В медицине стремительно развивается следующее поколение искусственного интеллекта.

В конце XX века появился искусственный интеллект, запрограммированный инженерами-программистами на основе ряда созданных человеком инструкций (правил), что позволило этой технологии решать фундаментальные проблемы.

Примечание редактора: В информационную эпоху новые технологии оказывают влияние на многие отрасли. Автоматизация, компьютерные науки и искусственный интеллект (ИИ) не являются исключением, в том числе и такие организации, как врачи, больницы, страховые компании и предприятия, связанные со здравоохранением. Однако именно в здравоохранении ИИ оказал более позитивное влияние, чем в других отраслях.

Первое поколение

Можно предположить, что обучение ИИ на данном этапе аналогично подходу, используемому студентами-медиками: системы ИИ обучаются сотням алгоритмов для преобразования симптомов пациента в диагнозы. Это считается первым поколением, интегрировавшим принципы здравоохранения в системы ИИ.

Приложения на основе искусственного интеллекта позволяют врачам получать обновления медицинской информации в режиме реального времени.

Алгоритмы принятия решений подобны дереву, растущему от ствола (проблемы пациента) и разветвляющемуся от него. Например, если пациент жалуется на сильный кашель, врач сначала проверит наличие лихорадки. В зависимости от того, есть лихорадка или нет, будут заданы два набора вопросов. На основе первоначального ответа возникнут дополнительные вопросы о состоянии пациента. Это, в свою очередь, приведет к дальнейшему разветвлению. В конечном итоге каждая ветвь становится диагнозом, который может варьироваться от бактериальной, грибковой или вирусной пневмонии до рака, сердечной недостаточности или множества других заболеваний легких.

В целом, первое поколение ИИ могло распознавать проблемы, но еще не могло анализировать и классифицировать медицинские записи. В результате эта ранняя форма искусственного интеллекта не могла быть такой же точной, как врачи, которые сочетают медицинские знания со своей интуицией и опытом. И из-за этих ограничений основанный на правилах ИИ редко использовался в клинической практике в другие периоды.

Полная автоматизация

К началу XXI века началась вторая эра искусственного интеллекта (ИИ) с появлением узкоспециализированного искусственного интеллекта (УИИ), или искусственного интеллекта, решающего конкретные группы задач. Появление нейронных сетей, имитирующих структуру человеческого мозга, проложило путь для технологий глубокого обучения. УИИ работает совершенно иначе, чем его предшественники. Вместо того чтобы предоставлять правила, заранее определенные исследователями, системы второго поколения используют огромные массивы данных для различения закономерностей, на выявление которых человеку потребовалось бы очень много времени.

В одном из примеров исследователи загрузили в систему искусственного интеллекта тысячи маммограмм, половина из которых показала злокачественные новообразования, а половина — доброкачественные. Модель смогла мгновенно выявить десятки различий в размере, плотности и оттенке рентгеновских снимков, присвоив каждому из них коэффициент влияния, отражающий вероятность злокачественности. Важно отметить, что этот тип ИИ не полагается на догадки (некоторые эмпирические правила), как это делают люди, а вместо этого использует тонкие различия между злокачественными и нормальными образованиями, о которых не знают ни рентгенолог, ни разработчик программного обеспечения.

В отличие от ИИ, основанного на правилах, инструменты ИИ второго поколения иногда превосходят интуицию врача по точности диагностики. Однако эта форма искусственного интеллекта также имеет серьезные ограничения. Во-первых, каждое приложение имеет специфическую задачу. Это означает, что система, обученная читать маммограммы, не может интерпретировать снимки головного мозга или рентгеновские снимки грудной клетки. Самым большим ограничением ИИ является то, что система хорошо работает только тогда, когда у нее есть данные, на которых она была обучена. Ярким примером этой слабости является случай, когда UnitedHealthcare полагалась на узкоспециализированный ИИ для выявления наиболее уязвимых пациентов и предоставления им дополнительных медицинских услуг. При фильтрации данных исследователи позже обнаружили, что ИИ сделал пагубное предположение. Пациентам ставили диагноз «здоровые» просто потому, что их медицинские записи указывали на то, что они получали мало медицинской помощи, в то время как пациенты, получавшие больше медицинской помощи, недооценивались с точки зрения здоровья…

Следующее поколение ИИ также позволит людям диагностировать заболевания и планировать лечение так же, как и любой врач. В настоящее время инструмент Google, созданный на основе ИИ (MED-PALM2), успешно сдал экзамен на получение лицензии врача, получив оценку экспертного уровня. Многие другие медицинские инструменты ИИ теперь могут выписывать диагнозы, аналогичные диагнозам врачей. Однако эти модели по-прежнему требуют наблюдения врача и пока не способны заменить врачей. Но при нынешних экспоненциальных темпах роста ожидается, что эти приложения станут как минимум в 30 раз мощнее в течение следующих пяти лет. Прогнозируется, что будущие поколения инструментов, таких как ChatGPT, сделают медицинскую экспертизу доступной для всех, коренным образом изменив отношения между врачами и пациентами.

Составил Вьет Ле

Источник