បញ្ហា (The Problem)៖ ការប្រើយ៉ាងឆាប់រហ័សនូវម៉ូដែល Deep Learning ប្រភេទ 'ប្រអប់ខ្មៅ' (Black-box) ក្នុងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្ត្រ ខ្វះតម្លាភាពក្នុងការបកស្រាយ ដែលបង្កើតជាឧបសគ្គដ៏ធំដល់ទំនុកចិត្តរបស់គ្រូពេទ្យ សុវត្ថិភាពអ្នកជំងឺ និងការយល់ព្រមពីស្ថាប័ននិយតកម្ម។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះវាយតម្លៃលើក្របខ័ណ្ឌរោគវិនិច្ឆ័យមាន ៤ ស្រទាប់ ដោយរួមបញ្ចូលបច្ចេកទេសពន្យល់ពីបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (XAI) ទាំងកម្រិតសកល និងមូលដ្ឋាន ទៅលើប្រភេទនៃទិន្នន័យវេជ្ជសាស្ត្រចម្រុះ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Black-box Deep Learning (CNNs, RNNs) ម៉ូដែល Deep Learning ប្រភេទ 'ប្រអប់ខ្មៅ' (ឧ. CNNs, RNNs) |
ផ្តល់ភាពសុក្រឹតខ្ពស់បំផុត (ប្រហែល ៩៤-៩៦%) សម្រាប់ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការវិភាគទិន្នន័យស្មុគស្មាញ។ | ខ្វះតម្លាភាពក្នុងការបកស្រាយ (Opacity) ដែលធ្វើឱ្យគ្រូពេទ្យពិបាកទុកចិត្ត និងពិបាកអនុលោមតាមច្បាប់និយតកម្ម។ | សម្រេចបានភាពសុក្រឹត ៩៤-៩៦% (សូចនាករ AUC ០.៩៤) ប៉ុន្តែអត្រានៃការទទួលយកពីគ្រូពេទ្យមានកម្រិតទាប។ |
| LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) ការពន្យល់មិនអាស្រ័យលើម៉ូដែលកម្រិតមូលដ្ឋាន (LIME) |
ងាយស្រួលយល់សម្រាប់គ្រូពេទ្យ ដោយផ្តល់ការពន្យល់ជាក់លាក់តាមករណីអ្នកជំងឺម្នាក់ៗ (Local scale) តាមរយៈការបង្កើត Surrogate models សាមញ្ញ។ | អាចផ្តល់លទ្ធផលមិនសូវមានស្ថិរភាព (Unstable results) អាស្រ័យលើបម្រែបម្រួលបន្តិចបន្តួចនៃទិន្នន័យបញ្ចូល។ | ជួយពន្យល់រូបភាពវិទ្យុសកម្មពីម៉ូដែល CNN បានច្បាស់លាស់ ដោយរក្សាបានភាពសុក្រឹតប្រហែល ៩២-៩៤%។ |
| SHAP (SHapley Additive exPlanations) ការពន្យល់ផ្អែកលើតម្លៃ SHAP |
មានមូលដ្ឋានទ្រឹស្តីច្បាស់លាស់ និងរក្សាសង្គតិភាពក្នុងការបង្ហាញពីឥទ្ធិពលនៃលក្ខណៈទិន្នន័យនីមួយៗ (Feature attribution)។ | ទាមទារកម្លាំងម៉ាស៊ីនគណនាខ្លាំង (Computationally expensive) ដែលធ្វើឱ្យពិបាកប្រើក្នុងការសម្រេចចិត្តបន្ទាន់ (Real-time)។ | គ្រូពេទ្យទទួលបានទំនុកចិត្តខ្ពស់ក្នុងការប្រើប្រាស់ម៉ូដែល EHR ដោយភាពសុក្រឹតធ្លាក់ចុះបន្តិចមកនៅត្រឹម ៨៩-៩០%។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តប្រព័ន្ធ XAI ទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រខ្ពស់ជាងមុន ជាពិសេសបច្ចេកទេស SHAP ដែលទាមទារការគណនាស្មុគស្មាញ និងទិន្នន័យវេជ្ជសាស្ត្រធំៗ។
ការសិក្សានេះពឹងផ្អែកលើសំណុំទិន្នន័យសុខភាពពីបស្ចិមប្រទេសដូចជា MIMIC-III និង CheXpert ដែលអាចបង្កប់នូវភាពលម្អៀងខាងប្រជាសាស្ត្រ និងសេដ្ឋកិច្ចសង្គម។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា បញ្ហានេះមានសារៈសំខាន់ណាស់ ពីព្រោះទម្រង់ជំងឺ ពូជសាសន៍ និងបរិបទសុខាភិបាលក្នុងស្រុកមានភាពខុសគ្នាស្រឡះ ដែលទាមទារឱ្យមានការប្រមូលទិន្នន័យតំណាងផ្ទាល់ខ្លួនដើម្បីចៀសវាងរោគវិនិច្ឆ័យខុសឆ្គង។
បច្ចេកវិទ្យា XAI នេះមានសក្តានុពលដ៏ធំធេងក្នុងការលើកកម្ពស់ប្រព័ន្ធថែទាំសុខភាពឌីជីថលនៅកម្ពុជា ជាពិសេសក្នុងការកសាងទំនុកចិត្តរវាងបច្ចេកវិទ្យា និងគ្រូពេទ្យជំនាញ។
ការរួមបញ្ចូល XAI រួមជាមួយនឹងការត្រួតពិនិត្យ និងការសម្រេចចិត្តចុងក្រោយដោយគ្រូពេទ្យ (Human-in-the-loop) គឺជាគន្លឹះឆ្ពោះទៅរកការប្រើប្រាស់ AI ប្រកបដោយសុវត្ថិភាព និងការទទួលខុសត្រូវនៅក្នុងប្រព័ន្ធសុខាភិបាលកម្ពុជា។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| black-box models | ម៉ូដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (ជាពិសេស Deep Learning) ដែលអាចទស្សន៍ទាយលទ្ធផលបានយ៉ាងសុក្រឹត ប៉ុន្តែមិនបង្ហាញពីរបៀប ឬហេតុផលដែលវាយកមកធ្វើការសម្រេចចិត្តនោះទេ ដែលធ្វើឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ពិបាកក្នុងការជឿទុកចិត្ត។ | ដូចជាប្រអប់ងងឹតមួយដែលយើងដាក់ទិន្នន័យចូលទៅ ហើយវាបញ្ចេញលទ្ធផលមកវិញ តែយើងមិនដឹងទាល់តែសោះថាតើមានដំណើរការអ្វីខ្លះកើតឡើងនៅខាងក្នុងប្រអប់នោះ។ |
| Explainable Artificial Intelligence (XAI) | សំណុំនៃបច្ចេកទេស និងវិធីសាស្ត្រដែលជួយបំប្លែងម៉ូដែល AI ស្មុគស្មាញឱ្យមានតម្លាភាព ដោយពន្យល់ពីមូលហេតុដែលម៉ូដែលនោះធ្វើការសម្រេចចិត្ត ឬទាយលទ្ធផលណាមួយ ដើម្បីឱ្យមនុស្សអាចយល់ និងវាយតម្លៃបាន។ | ដូចជាសិស្សពូកែម្នាក់ដែលមិនត្រឹមតែប្រាប់ចម្លើយលំហាត់គណិតវិទ្យាបានត្រឹមត្រូវទេ ថែមទាំងអាចសរសេរពន្យល់ពីរបៀបគណនាមួយជំហានម្តងៗឱ្យគ្រូយល់ទៀតផង។ |
| Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) | វិធីសាស្ត្រមួយដែលបង្កើតម៉ូដែលសាមញ្ញៗដើម្បីពន្យល់ពីការសម្រេចចិត្តរបស់ AI ទៅលើករណីអ្នកជំងឺជាក់លាក់នីមួយៗ (Local) ដោយធ្វើការកែប្រែទិន្នន័យបញ្ចូលបន្តិចបន្តួចដើម្បីមើលថាតើលទ្ធផលនឹងប្រែប្រួលយ៉ាងណា។ | ដូចជាការព្យាយាមដក ឬថែមគ្រឿងផ្សំម្ហូបម្តងមួយមុខ ដើម្បីចង់ដឹងថាគ្រឿងផ្សំណាមួយដែលធ្វើឱ្យសម្លមានរសជាតិប្រៃ។ |
| SHapley Additive exPlanations (SHAP) | បច្ចេកទេសពន្យល់ AI ដែលផ្អែកលើទ្រឹស្តីល្បែង (Game Theory) ដើម្បីគណនា និងបែងចែកពិន្ទុឥទ្ធិពល (Contribution) ទៅឱ្យលក្ខណៈនីមួយៗនៃទិន្នន័យ ដែលបានចូលរួមចំណែកក្នុងការទាយលទ្ធផលចុងក្រោយ។ | ដូចជាការបែងចែកប្រាក់រង្វាន់ដល់កីឡាករម្នាក់ៗក្នុងក្រុមបាល់ទាត់ ដោយផ្អែកលើទំហំនៃការប្រឹងប្រែង និងការរួមចំណែករបស់ពួកគេក្នុងការធ្វើឱ្យក្រុមទទួលបានជ័យជម្នះ។ |
| Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) | បច្ចេកទេសបង្កើតរូបភាពបែបកម្តៅ (Saliency maps) សម្រាប់ម៉ូដែលបែងចែករូបភាពវិទ្យុសកម្ម (CNN) ដែលជួយគូសបង្ហាញពណ៌លើតំបន់នៃរូបភាព (ឧ. ដុំសាច់) ដែលម៉ូដែលបានផ្តោតសំខាន់បំផុតក្នុងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ។ | ដូចជាការប្រើប៊ិចពណ៌គូសបញ្ជាក់ (Highlighter) ត្រង់ចំណុចសំខាន់ៗនៅលើសៀវភៅ ដែលជាទីតាំងអ្នកអានត្រូវផ្តោតអារម្មណ៍ជាងគេ។ |
| Human-in-the-loop (HITL) | ដំណើរការដែលតម្រូវឱ្យមានការចូលរួមពីមនុស្ស (ដូចជាគ្រូពេទ្យ) ក្នុងការត្រួតពិនិត្យ កែតម្រូវ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តចុងក្រោយទៅលើលទ្ធផលដែលបញ្ចេញដោយប្រព័ន្ធ AI ដើម្បីធានាសុវត្ថិភាព ការទទួលខុសត្រូវ និងភាពត្រឹមត្រូវ។ | ដូចជាប្រព័ន្ធបើកបរស្វ័យប្រវត្តិក្នុងរថយន្តទំនើប ដែលនៅតែតម្រូវឱ្យអ្នកបើកបរដាក់ដៃលើចង្កូតជានិច្ច ដើម្បីត្រៀមគ្រប់គ្រងស្ថានភាពក្នុងករណីមានអាសន្ន។ |
| Multimodal explainability | សមត្ថភាពរបស់ប្រព័ន្ធ AI ក្នុងការទាញយក និងពន្យល់ពីការសម្រេចចិត្តរបស់ខ្លួន ដែលបានមកពីការវិភាគបញ្ចូលគ្នានូវប្រភេទកំណត់ត្រាផ្សេងៗគ្នា ដូចជារូបភាពកាំរស្មីអ៊ិច កំណត់ត្រាសុខភាពជាអក្សរ និងទិន្នន័យហ្សែន ក្នុងពេលតែមួយ។ | ដូចជាប៉ូលិសស៊ើបអង្កេតម្នាក់ដែលសន្និដ្ឋានករណី ដោយភ្ជាប់ភស្តុតាងផ្សេងៗគ្នាដូចជា រូបថត សំឡេងកាមេរ៉ាសុវត្ថិភាព និងចម្លើយសារភាពរបស់សាក្សី បញ្ចូលគ្នាយ៉ាងមានហេតុផល។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
