Kita semua tahu betapa pantasnya teknologi AI mengubah landskap dunia, termasuk dalam bidang perubatan moden yang semakin canggih. Sebagai seorang individu yang sentiasa mengikuti perkembangan inovasi terkini, saya sendiri melihat bagaimana sistem diagnosis AI kini menjadi topik hangat perbincangan, menjanjikan tahap ketepatan yang luar biasa dan potensi untuk menyelamatkan nyawa.
Namun, di sebalik segala potensi yang mengagumkan itu, persoalan besar tetap bermain di fikiran kita: bagaimana kita benar-benar boleh meletakkan kepercayaan sepenuhnya kepada sistem ini, terutamanya apabila ia melibatkan kesihatan dan juga masa depan kita sendiri?
Isu pensijilan dan pengesahan sistem diagnosis AI bukan lagi suatu pilihan yang boleh dipertimbangkan, tetapi satu kemestian yang amat mendesak dalam era digital ini.
Dengan peningkatan kebergantungan kita pada AI, keperluan untuk piawaian yang ketat, telus, dan mudah diverifikasi menjadi amat kritikal. Tanpa kerangka kerja yang kukuh dan pengiktirafan yang jelas, penerimaan awam terhadap teknologi sepenting ini pasti akan terjejas teruk, dan impian untuk masa depan perubatan digital yang lebih cerah mungkin hanya kekal sebagai angan-angan.
Jom kita bongkar lebih lanjut!
Kepercayaan: Tiang Seri Penerimaan AI dalam Perubatan
Sebagai seorang individu yang sentiasa memerhati lonjakan teknologi, saya dapat merasakan denyutan kegelisahan yang sama seperti anda apabila membicarakan tentang menyerahkan keputusan diagnosis penting kepada sebuah sistem yang tidak beremosi.
Bayangkan, keputusan yang dulunya memerlukan bertahun-tahun pengalaman seorang pakar perubatan, kini dianalisis dalam beberapa saat oleh algoritma. Ini bukan cerita fiksyen sains lagi, tetapi realiti yang sedang kita hadapi.
Perkara paling asas yang perlu kita bina adalah kepercayaan, dan kepercayaan ini tidak boleh datang tanpa asas yang kukuh. Bagaimana kita nak yakin bahawa AI ini bukan sekadar ‘kotak hitam’ yang mengeluarkan jawapan tanpa kita fahami prosesnya?
Ia memerlukan satu bentuk jaminan yang jelas dan boleh dipertanggungjawabkan.
1. Mengapa Kepercayaan Awam Sangat Penting?
Penerimaan awam adalah kunci utama kejayaan mana-mana teknologi baharu, terutamanya dalam bidang perubatan di mana nyawa menjadi taruhan. Jika pesakit dan doktor tidak mempercayai sistem diagnosis AI, tidak kira betapa canggih atau tepatnya ia, ia tidak akan diguna pakai secara meluas.
Kepercayaan ini bermula dari proses yang telus, di mana kita dapat memahami bagaimana AI mencapai kesimpulannya, dan yang lebih penting, siapa yang bertanggungjawab jika berlaku kesilapan.
Saya sendiri sering berbincang dengan rakan-rakan yang bekerja di hospital; mereka mengakui potensi AI, tetapi kebimbangan utama mereka adalah siapa yang akan memikul tanggungjawab sekiranya diagnosis AI membawa kepada keputusan yang salah atau meragukan.
Ini bukan sekadar isu teknikal, tetapi juga isu psikologi dan etika yang mendalam yang perlu kita hadapi secara berani.
2. Cabaran dalam Membina Kepercayaan melalui Pensijilan
Proses pensijilan untuk sistem diagnosis AI adalah berbeza sama sekali berbanding peranti perubatan tradisional. AI belajar dan berubah; ia tidak statik.
Jadi, bagaimana kita mengesahkan sesuatu yang sentiasa ‘berkembang’? Ini adalah cabaran besar yang dihadapi oleh badan-badan kawal selia di seluruh dunia.
Kita perlu mencari kaedah untuk menguji dan mengesahkan model AI secara berterusan, bukan hanya sekali pada peringkat awal pembangunan. Tambahan pula, data yang digunakan untuk melatih AI juga perlu disahkan, kerana bias dalam data boleh membawa kepada keputusan yang tidak adil atau tidak tepat, terutamanya dalam kalangan kumpulan etnik atau demografi tertentu.
Ini adalah sesuatu yang saya perhatikan sendiri dalam perbincangan industri, di mana kepelbagaian data latihan sering kali menjadi isu kritikal yang memerlukan perhatian khusus.
Melakar Laluan Pensijilan yang Teguh untuk AI Perubatan
Pengembangan sistem pensijilan yang komprehensif untuk AI diagnosis adalah satu kemestian, bukan lagi satu pilihan. Ini adalah langkah kritikal untuk memastikan keselamatan dan keberkesanan sistem ini, di samping membina keyakinan dalam kalangan pengguna.
Saya percaya, untuk mencapai matlamat ini, kita perlu melihat model pensijilan yang bukan sahaja ketat tetapi juga fleksibel, mampu menyesuaikan diri dengan kemajuan teknologi yang pesat.
Ini memerlukan kerjasama antara ahli teknologi, pengamal perubatan, badan kawal selia, dan juga pesakit itu sendiri. Tanpa rangka kerja yang jelas, industri ini mungkin akan berdepan dengan kekaburan undang-undang dan etika yang boleh menghalang inovasi atau, lebih teruk, membahayakan pengguna.
1. Piawaian Antarabangsa dan Kerjasama Rentas Sektor
Untuk memastikan sistem diagnosis AI yang dibangunkan di Malaysia diiktiraf di peringkat global, kita perlu selaraskan piawaian pensijilan kita dengan piawaian antarabangsa yang sedia ada, seperti yang ditetapkan oleh FDA di Amerika Syarikat atau CE Mark di Eropah.
Ini bukan sekadar tentang salinan, tetapi adaptasi yang sesuai dengan konteks tempatan sambil mengekalkan integriti global. Kerjasama antara agensi kerajaan, institusi penyelidikan, syarikat teknologi, dan hospital adalah penting.
Saya melihat potensi besar dalam ekosistem inovasi kita di Malaysia jika semua pihak dapat duduk semeja dan merangka garis panduan yang inklusif. Pengalaman saya menghadiri persidangan teknologi perubatan sering kali menekankan betapa pentingnya perkongsian ilmu dan sumber daya untuk membina piawaian yang mantap.
2. Proses Pengesahan Berterusan (Continuous Validation)
Berbeza dengan peranti perubatan tradisional yang diuji sekali dan disahkan, sistem AI diagnosis perlu menjalani proses pengesahan berterusan. Ini kerana AI belajar dan sentiasa diperbaiki, serta data yang digunakan untuk latihannya sentiasa berubah.
Bagaimana kita nak pastikan bahawa kemas kini perisian atau data latihan baharu tidak menjejaskan ketepatan atau keselamatan sistem? Ini memerlukan mekanisme pemantauan yang canggih dan telus, mungkin melibatkan audit berkala oleh pihak ketiga yang bebas.
Saya sendiri melihat model ini sebagai cabaran terbesar, kerana ia memerlukan pelaburan berterusan dalam infrastruktur dan kepakaran. Namun, ia adalah pelaburan yang berbaloi demi keselamatan pesakit.
Cabaran Etika dan Akauntabiliti dalam Diagnosis AI
Di sebalik potensi hebat AI, ada satu aspek yang tidak boleh kita pandang remeh: isu etika dan akauntabiliti. Apabila AI membuat keputusan yang mempengaruhi kesihatan manusia, siapa yang bertanggungjawab jika berlaku kesilapan?
Adakah pembangun AI, penyedia perkhidmatan kesihatan yang menggunakannya, atau doktor yang membuat keputusan berdasarkan nasihat AI? Soalan-soalan ini bukan sekadar teori; ia adalah isu praktikal yang perlu ditangani sebelum AI diagnosis boleh diguna pakai secara meluas dan diterima sepenuhnya oleh masyarakat.
Sebagai seseorang yang mengikuti rapat perkembangan ini, saya rasa isu akauntabiliti adalah antara yang paling kompleks dan memerlukan perbincangan yang mendalam di semua peringkat.
1. Isu Bias Data dan Keadilan Algoritma
Salah satu cabaran etika terbesar dalam AI diagnosis adalah potensi bias dalam data latihan. Jika data yang digunakan untuk melatih AI tidak mewakili kepelbagaian demografi atau etnik, sistem itu mungkin akan menunjukkan prestasi yang berbeza-beza, malah tidak tepat, untuk kumpulan tertentu.
Sebagai contoh, AI yang dilatih terutamanya dengan data daripada populasi Barat mungkin kurang tepat untuk mendiagnosis penyakit dalam populasi Asia. Ini bukan sekadar masalah teknikal; ia adalah masalah keadilan dan kesaksamaan dalam akses kepada penjagaan kesihatan yang berkualiti.
Pengalaman saya menunjukkan bahawa isu ini sering kali dipandang remeh pada peringkat awal pembangunan, tetapi kesannya boleh menjadi sangat serius dalam aplikasi dunia sebenar.
Kita perlu memastikan data latihan adalah inklusif dan wakil populasi yang sebenar.
2. Ketelusan dan Kebolehterangan AI (Explainable AI – XAI)
Untuk membina kepercayaan, kita tidak boleh lagi menerima AI sebagai “kotak hitam” yang mengeluarkan keputusan tanpa penjelasan. Doktor dan pesakit perlu memahami bagaimana AI mencapai diagnosisnya.
Ini membawa kepada konsep Explainable AI (XAI), di mana sistem direka untuk memberikan penjelasan yang boleh difahami tentang keputusannya. Sebagai contoh, ia mungkin menunjukkan kawasan imbasan perubatan yang menjadi tumpuan utama diagnosisnya, atau faktor-faktor dalam rekod pesakit yang menyumbang kepada kesimpulan tertentu.
Tanpa XAI, doktor mungkin sukar untuk mengesahkan atau mencabar diagnosis AI, dan ini boleh menjejaskan autonomi profesional mereka. Ini adalah sesuatu yang saya sendiri sangat tekankan; kita tidak mahu doktor hanya menjadi operator butang tanpa pemahaman mendalam tentang apa yang berlaku.
Impak Nyata AI Diagnosis Terhadap Pesakit di Malaysia
Perbincangan mengenai pensijilan dan etika mungkin kedengaran berat, tetapi jangan kita lupa matlamat utama di sebalik semua ini: impak positif kepada pesakit di Malaysia.
Sistem diagnosis AI berpotensi besar untuk mengubah cara penjagaan kesihatan disampaikan, menjadikan diagnosis lebih cepat, lebih tepat, dan lebih mudah diakses, terutamanya di kawasan luar bandar yang mungkin kekurangan pakar perubatan.
Saya sendiri percaya bahawa dengan implementasi yang betul, AI boleh menjadi game-changer, bukan sahaja untuk mengurangkan beban kerja doktor tetapi juga untuk memberikan diagnosis awal yang boleh menyelamatkan nyawa.
1. Akses Penjagaan Kesihatan yang Lebih Baik dan Lebih Cepat
Bayangkan seorang pesakit di pedalaman Sarawak yang mungkin terpaksa menunggu berbulan-bulan untuk mendapatkan temu janji dengan pakar onkologi. Dengan sistem diagnosis AI yang disahkan, imej perubatan mereka boleh dianalisis dengan pantas, dan diagnosis awal dapat diberikan, membolehkan rawatan dimulakan lebih awal.
Ini boleh menjadi perbezaan antara hidup dan mati. Bagi saya, ini adalah salah satu janji terbesar AI dalam perubatan: merapatkan jurang dalam akses kepada penjagaan kesihatan.
Sistem AI boleh diakses dari mana-mana sahaja, mengurangkan keperluan untuk perjalanan jauh dan masa menunggu yang lama.
2. Peningkatan Ketepatan Diagnosis dan Pengurangan Ralat Manusia
Manusia, walau sehebat mana pun, tidak lari daripada melakukan kesilapan. Kadangkala, faktor keletihan, tekanan kerja, atau kes-kes yang sangat kompleks boleh mempengaruhi ketepatan diagnosis seorang doktor.
AI, dengan keupayaannya memproses jumlah data yang besar dan mengenal pasti corak yang mungkin terlepas pandang oleh mata manusia, berpotensi untuk mengurangkan kadar ralat diagnosis.
Saya pernah terbaca satu kajian di mana AI mampu mengesan tanda-tanda awal kanser paru-paru pada imbasan yang terlepas pandang oleh pakar radiologi berpengalaman.
Ini menunjukkan betapa besar potensi AI sebagai alat sokongan, bukan pengganti, untuk meningkatkan kualiti penjagaan. Berikut adalah kriteria penting dalam penilaian sistem AI diagnostik yang perlu kita fahami:
| Aspek Penilaian | Penerangan | Kepentingan dalam Kepercayaan |
|---|---|---|
| Ketepatan (Accuracy) | Sejauh mana sistem AI memberikan diagnosis yang betul berbanding diagnosis sebenar atau standard emas. Ini termasuk sensitiviti dan spesifisiti. | Asas utama kepercayaan; tanpa ketepatan, tiada gunanya. |
| Ketahanan (Robustness) | Keupayaan sistem untuk berfungsi dengan konsisten walaupun berhadapan dengan data input yang bervariasi atau sedikit tercemar (noise). | Memastikan prestasi yang stabil dalam pelbagai persekitaran klinikal. |
| Keadilan (Fairness) | Sistem AI tidak menunjukkan bias atau perbezaan prestasi yang ketara antara kumpulan demografi, etnik, atau jantina yang berbeza. | Mengelakkan diskriminasi dan memastikan penjagaan kesihatan yang saksama untuk semua. |
| Kebolehterangan (Explainability – XAI) | Keupayaan sistem untuk menjelaskan bagaimana ia mencapai keputusan diagnosisnya dalam cara yang difahami oleh manusia (doktor dan pesakit). | Membantu doktor memahami dan memvalidasi keputusan AI, meningkatkan penerimaan. |
| Keselamatan Data (Data Security) | Perlindungan data pesakit yang digunakan untuk latihan dan operasi AI daripada akses tidak sah atau penyalahgunaan. | Memelihara privasi pesakit dan mematuhi peraturan perlindungan data yang ketat. |
Meneroka Masa Depan AI Perubatan di Malaysia
Masa depan AI dalam bidang perubatan di Malaysia kelihatan cerah, namun ia memerlukan perancangan yang rapi dan kesediaan untuk beradaptasi dengan teknologi yang berkembang pantas.
Kita bukan sahaja perlu mengimport teknologi dari luar, tetapi juga membina kepakaran tempatan dan ekosistem inovasi kita sendiri. Ini termasuklah melabur dalam penyelidikan dan pembangunan, melatih tenaga kerja yang mahir dalam AI dan perubatan, serta mewujudkan dasar-dasar yang menyokong inovasi tanpa mengabaikan aspek keselamatan dan etika.
Sebagai seorang yang percaya kepada potensi Malaysia, saya optimis kita mampu mencapainya jika kita bergerak secara strategik dan kolaboratif.
1. Pelaburan dalam Penyelidikan dan Pembangunan Tempatan
Untuk tidak ketinggalan, Malaysia perlu mempergiatkan pelaburan dalam penyelidikan dan pembangunan (R&D) AI perubatan. Ini bermakna menyediakan dana, fasiliti, dan insentif untuk saintis dan jurutera kita sendiri untuk membangunkan sistem AI yang relevan dengan konteks tempatan dan keperluan kesihatan rakyat Malaysia.
Sebagai contoh, penyelidikan tentang penyakit tropika atau penyakit genetik yang lazim di rantau ini boleh menjadi tumpuan utama. Saya sering mendengar keluhan tentang kekurangan dana untuk penyelidikan, dan ini adalah bidang di mana pelaburan strategik boleh membawa pulangan besar dalam jangka masa panjang, bukan sahaja dari segi kesihatan tetapi juga ekonomi.
2. Membangunkan Tenaga Mahir AI dan Klinikal
Ketersediaan bakat adalah kunci kepada kejayaan implementasi AI. Kita perlu melahirkan lebih ramai profesional yang mempunyai kepakaran dwi-bidang: dalam sains data/AI dan juga dalam bidang perubatan.
Ini boleh dicapai melalui program pendidikan baharu di universiti, kursus latihan profesional, dan kerjasama antara hospital dan institusi teknologi. Doktor perlu dilatih untuk menggunakan dan memahami AI, manakala jurutera AI perlu memahami konteks klinikal dan keperluan pesakit.
Pengalaman saya menunjukkan bahawa jurang komunikasi antara dua bidang ini adalah cabaran besar, dan mengatasinya adalah penting untuk integrasi AI yang berkesan.
Peranan Komuniti dan Pengguna dalam Pembentukan AI Perubatan
Adalah penting untuk diingat bahawa AI perubatan bukanlah semata-mata domain juruteknik atau doktor. Komuniti dan pengguna, iaitu kita semua, mempunyai peranan yang sangat penting dalam membentuk masa depan teknologi ini.
Suara kita, kebimbangan kita, dan pengalaman kita adalah input berharga yang perlu diambil kira dalam pembangunan dan regulasi sistem AI diagnosis. Tanpa penglibatan aktif daripada masyarakat, AI berisiko menjadi teknologi yang terasing daripada keperluan sebenar manusia.
Ini adalah sesuatu yang saya sangat tekankan: teknologi untuk manusia harus dibentuk *bersama* manusia.
1. Maklum Balas Pengguna dan Kajian Lapangan
Pengalaman pengguna dunia sebenar adalah amat penting. Kita perlu mewujudkan saluran yang berkesan untuk pesakit dan doktor memberikan maklum balas tentang sistem AI diagnosis yang mereka gunakan.
Adakah ia mudah digunakan? Adakah ia membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik? Adakah ia memberikan penjelasan yang mencukupi?
Maklum balas ini perlu digunakan untuk terus menambah baik sistem dan proses pensijilan. Saya percaya, kajian lapangan dan projek perintis di hospital tempatan boleh memberikan data yang sangat berharga untuk memahami bagaimana AI berfungsi dalam persekitaran sebenar.
Ini lebih baik daripada hanya bergantung pada ujian di makmal sahaja.
2. Pendidikan Awam dan Peningkatan Literasi Digital
Akhir sekali, untuk memastikan penerimaan AI diagnosis yang meluas, kita perlu meningkatkan literasi digital dan pemahaman awam tentang teknologi ini.
Ini termasuk pendidikan tentang apa itu AI, bagaimana ia berfungsi, potensinya, serta batasan dan risikonya. Kempen kesedaran awam, bengkel, dan bahan pendidikan yang mudah difahami boleh membantu menghilangkan mitos dan ketakutan yang tidak berasas.
Semakin ramai orang memahami AI, semakin mereka selesa dengannya, dan semakin tinggi pula tahap kepercayaan mereka. Saya percaya, sebagai seorang ‘influencer’ dalam bidang ini, peranan saya adalah untuk membantu merapatkan jurang pengetahuan ini dan membuat topik yang kompleks ini lebih mudah diakses oleh semua.
Mengakhiri Bicara
Jelas sekali, membina kepercayaan dalam sistem diagnosis AI perubatan bukanlah suatu tugas yang mudah. Ia memerlukan pendekatan yang holistik, merangkumi pensijilan yang ketat, rangka kerja etika yang teguh, dan komitmen berterusan terhadap ketelusan. Namun, potensi untuk merevolusikan penjagaan kesihatan di Malaysia – menjadikan diagnosis lebih pantas, lebih tepat, dan lebih mudah diakses untuk setiap rakyat – adalah terlalu besar untuk diabaikan. Marilah kita terus berkolaborasi, berinovasi, dan bergerak ke hadapan dengan penuh keyakinan dan tanggungjawab untuk masa depan kesihatan yang lebih cerah.
Informasi Berguna yang Perlu Diketahui
1. Piawaian Data Kesihatan Malaysia: Kementerian Kesihatan Malaysia (KKM) sentiasa membangunkan garis panduan dan piawaian berkaitan data kesihatan digital. Sentiasa rujuk laman web rasmi KKM untuk maklumat terkini mengenai regulasi dan penggunaan teknologi dalam perubatan.
2. Akta Perlindungan Data Peribadi (PDPA): Di Malaysia, data peribadi anda termasuk rekod kesihatan dilindungi di bawah Akta Perlindungan Data Peribadi 2010. Pastikan penyedia perkhidmatan kesihatan dan teknologi yang anda gunakan mematuhi akta ini untuk melindungi privasi anda.
3. Inisiatif Kesihatan Digital Negara: Malaysia aktif dalam inisiatif kesihatan digital yang bertujuan untuk mengintegrasikan teknologi seperti AI dalam sistem penjagaan kesihatan awam dan swasta. Inisiatif ini sering melibatkan projek perintis di hospital terpilih.
4. Pusat Penyelidikan AI Tempatan: Beberapa universiti tempatan dan institusi penyelidikan di Malaysia giat menjalankan kajian dalam bidang AI perubatan. Mereka adalah sumber maklumat yang baik dan boleh menjadi rakan kongsi untuk inovasi masa hadapan.
5. Sentiasa Rujuk Doktor Manusia: Walaupun AI diagnosis menawarkan ketepatan tinggi, ia adalah alat sokongan dan bukan pengganti pakar perubatan. Keputusan diagnosis akhir dan perancangan rawatan perlu sentiasa datang daripada doktor yang bertauliah.
Rumusan Penting
Pembinaan kepercayaan awam adalah asas penerimaan AI dalam perubatan. Ini dicapai melalui pensijilan yang kukuh dan berterusan, piawaian antarabangsa yang diselaraskan, dan proses pengesahan yang telus. Cabaran etika seperti bias data dan keperluan untuk Kebolehterangan AI (XAI) perlu ditangani secara proaktif. AI berpotensi meningkatkan akses dan ketepatan diagnosis, tetapi pelaburan dalam R&D tempatan serta pembangunan bakat dwi-bidang (AI & Klinikal) adalah penting. Penglibatan komuniti dan pendidikan awam juga vital untuk membentuk masa depan AI perubatan yang inklusif dan bertanggungjawab.
Soalan Lazim (FAQ) 📖
S: Bagaimana sebenarnya kita boleh bina keyakinan dan kepercayaan penuh terhadap sistem diagnosis AI ini, terutama bila ia melibatkan nyawa kita?
J: Wah, soalan ni memang selalu berlegar-legar dalam kepala saya pun! Jujurnya, mula-mula dengar pasal AI diagnosis ni, memang ada rasa gerun sikit. Macam mana nak serahkan hidup kita pada mesin, kan?
Tapi, dari apa yang saya faham dan lihat sendiri, kunci utamanya adalah ketelusan dan bukti yang kukuh. Kita kena tahu, AI ni bukan nak ganti doktor sepenuhnya, tapi jadi ‘pembantu super’ mereka.
Bayangkan, kalau doktor tu boleh tunjuk macam mana AI tu sampai kat kesimpulan diagnosis, dan kita pun nampak pulak data-data sokongan yang solid, barulah rasa lega sikit, betul tak?
Macam kita nak beli kereta baru, takkan terus beli tanpa test drive atau tengok review orang lain, kan? Sama jugaklah dengan AI ni. Kalau ada sistem semakan silang, atau bila AI tu cuma bagi ‘pendapat kedua’ kepada doktor, saya rasa keyakinan tu akan datang dengan sendirinya.
S: Apa sebenarnya faedah paling ketara sistem diagnosis AI ni untuk pesakit biasa macam kita ni? Adakah ia benar-benar boleh selamatkan nyawa?
J: Ini soalan yang buat saya paling teruja sebenarnya! Saya rasa, faedah paling ketara adalah kelajuan dan ketepatan diagnosis. Bayangkan, bila kita sakit, yang paling kita nak adalah jawapan cepat, kan?
Tak payah tunggu lama-lama, berhari-hari nak tahu apa masalah kita. Dengan AI, ia boleh analisis data perubatan yang bergunung-ganang tu dalam masa beberapa minit je, bandingkan dengan jutaan kes lain, dan bantu doktor kesan penyakit dari peringkat awal lagi.
Pernah dengar kisah orang yang lambat dapat diagnosis kanser sebab terpaksa tunggu giliran doktor pakar berbulan-bulan di hospital awam? Kalau AI boleh bantu percepatkan proses tu, dan doktor dapat mulakan rawatan lebih awal, memang tak mustahil ia boleh jadi penentu hidup atau mati.
Saya rasa, untuk kita rakyat marhaen ni, ini macam satu harapan baru untuk dapatkan rawatan yang lebih pantas dan tepat, tanpa perlu habiskan duit beribu-ribu pergi klinik swasta semata-mata nak dapatkan ‘fast-track’.
S: Isu pensijilan dan pengesahan sistem diagnosis AI ni nampak rumit. Boleh terangkan apa sebenarnya maksudnya dan kenapa ia penting sangat?
J: Memang nampak macam berat sangat perkataan ‘pensijilan dan pengesahan’ ni, kan? Tapi sebenarnya konsepnya mudah je. Bayangkan macam ni, bila kita beli perkakas elektrik kat rumah, mesti kita cari yang ada logo SIRIM atau label keselamatan lain, betul tak?
Sebab kita nak tahu produk tu selamat, dah diuji dan diiktiraf. Konsep yang sama terpakai untuk AI diagnosis. Pensijilan ni maksudnya, sistem AI tu dah melalui ujian yang sangat ketat, diuji berulang kali oleh pihak bebas yang berwibawa, dan hasilnya memang konsisten serta boleh dipercayai.
Ia ibarat lesen sah untuk AI tu ‘beroperasi’ dalam dunia perubatan. Kenapa penting sangat? Sebab tanpa pensijilan, macam mana kita nak percaya hasil diagnosis AI tu?
Kalau AI tu tiba-tiba salah diagnosis dan sebabkan kemudaratan, siapa nak bertanggungjawab? Jadi, pensijilan ni bukan saja melindungi kita sebagai pesakit, tapi juga memastikan pembangunan AI tu berjalan secara beretika dan bertanggungjawab.
Kalau takde, habis huru-hara la nanti, masing-masing buat AI ikut suka hati je tanpa standard!
📚 Rujukan
Wikipedia Encyclopedia
구글 검색 결과
구글 검색 결과
구글 검색 결과
구글 검색 결과
구글 검색 결과
