Покоління штучного інтелекту в медицині швидко розвиваються

Запрограмований комп'ютерними інженерами наприкінці 20 століття, штучний інтелект виник на основі набору інструкцій (правил), створених людьми, що дозволяє технологіям вирішувати основні проблеми.

Примітка редактора: В епоху інформації багато галузей зазнали впливу нових технологій. Зі зростанням впливу автоматизації, інформатики, штучного інтелекту (ШІ) такі суб'єкти, як лікарі, лікарні, страхові компанії та галузі, пов'язані з охороною здоров'я, не є винятком. Але зокрема, в галузі охорони здоров'я ШІ має більш позитивний вплив, ніж інші галузі.

Перше покоління

Спосіб навчання ШІ в цей час можна уявити подібним до підходу студентів-медиків, системи ШІ також навчаються сотням алгоритмів для перетворення симптомів пацієнтів на діагнози. Це вважається першим поколінням правил охорони здоров'я, інтегрованих у системи ШІ.

Генеративні додатки штучного інтелекту допомагають лікарям оновлювати інформацію в режимі реального часу

Алгоритми прийняття рішень ростуть як дерево, починаючи від стовбура (проблеми пацієнта) і розгалужуючись звідти. Наприклад, якщо пацієнт скаржиться на сильний кашель, лікар спочатку запитає, чи є у нього лихоманка. Буде два набори запитань: лихоманка/відсутність температури. Початкові відповіді призведуть до подальших запитань про стан. Це призведе до подальших розгалужень. Зрештою, кожна гілка – це діагноз, який може варіюватися від бактеріальної, грибкової чи вірусної пневмонії до раку, серцевої недостатності чи десятків інших захворювань легень.

Загалом, перше покоління штучного інтелекту могло розпізнавати проблеми, але не могло аналізувати та класифікувати медичні записи. Як наслідок, ранні форми штучного інтелекту не могли бути такими ж точними, як лікарі, які поєднували медичну науку зі своєю інтуїцією та досвідом. І через ці обмеження штучний інтелект на основі правил рідко використовувався в клінічній практиці в інші часи.

Повна автоматизація

На початку 21 століття друга ера штучного інтелекту (ШІ) розпочалася зі штучного вузького інтелекту (ШВІ), або штучного інтелекту, який вирішує певні набори завдань. Поява нейронних мереж, що імітують структуру людського мозку, проклала шлях для технології глибокого навчання. ШВІ працює зовсім інакше, ніж його попередники. Замість того, щоб надавати заздалегідь визначені дослідниками правила, системи другого покоління використовують величезні набори даних для розпізнавання закономірностей, на розпізнавання яких людям знадобилося б багато часу.

В одному з прикладів дослідники завантажили в систему ANI тисячі мамограм, половина з яких показала злоякісні ракові утворення, а половина – доброякісні. Модель змогла миттєво виявити десятки відмінностей у розмірі, щільності та затіненні мамограм, призначаючи кожній різниці коефіцієнт впливу, який відображав ймовірність злоякісності. Важливо, що цей тип штучного інтелекту не спирається на евристику (емпіричні правила), як це роблять люди, а натомість спирається на тонкі відмінності між злоякісними та нормальними обстеженнями, які невідомі ні рентгенологу, ні розробнику програмного забезпечення.

На відміну від штучного інтелекту, що базується на правилах, інструменти штучного інтелекту другого покоління іноді перевершують людську інтуїцію в точності діагностики. Однак ця форма штучного інтелекту також має серйозні обмеження. По-перше, кожна програма є специфічною для конкретного завдання. Тобто система, навчена читати мамограми, не може інтерпретувати сканування мозку або рентген грудної клітки. Найбільшим обмеженням ANI є те, що система настільки хороша, наскільки хороші дані, на яких вона була навчена. Яскравим прикладом цієї слабкості був випадок, коли UnitedHealthcare покладалася на вузький штучний інтелект для виявлення найхворіших пацієнтів та пропонування їм додаткових медичних послуг. Коли дослідники проаналізували дані, вони виявили, що штучний інтелект зробив шкідливе припущення. Пацієнтам було поставлено діагноз здорових просто тому, що вони отримали мало медичної допомоги у своїх медичних записах, тоді як пацієнти, які користувалися великою кількістю медичної допомоги, були визнані нездоровими.

Майбутні покоління штучного інтелекту також дозволять людям діагностувати захворювання та планувати лікування, як будь-який лікар. Наразі генеративний інструмент штучного інтелекту (MED-PALM2 від Google) склав іспит на ліцензування лікаря з експертною оцінкою. Багато інших медичних інструментів штучного інтелекту тепер можуть ставити діагнози, подібні до діагнозів лікарів. Однак ці моделі все ще вимагають нагляду лікаря та навряд чи замінять лікарів. Але з огляду на їхні поточні експоненціальні темпи зростання, очікується, що ці програми стануть щонайменше в 30 разів потужнішими протягом наступних 5 років. Прогнозується, що майбутні покоління інструментів, таких як ChatGPT, нададуть медичну експертизу кожному, фундаментально змінивши стосунки між лікарем і пацієнтом.

Упорядник: VIET LE

Джерело