Наступне покоління штучного інтелекту розвивається швидкими темпами в медицині.

Наприкінці 20-го століття з'явився штучний інтелект, запрограмований комп'ютерними інженерами на основі серії створених людиною інструкцій (правил), що дозволило технології вирішувати фундаментальні проблеми.

Примітка редактора: Багато галузей зазнали впливу нових технологій в епоху інформації. Зі зростанням впливу автоматизації, інформатики та штучного інтелекту (ШІ), такі установи, як лікарі, лікарні, страхові компанії та галузі охорони здоров'я, не є винятком. Однак, зокрема, в охороні здоров'я ШІ мав більш позитивний вплив, ніж в інших галузях.

Перше покоління

Можна уявити, що навчання ШІ на цьому етапі схоже на підхід, який використовують студенти-медики; системи ШІ навчаються сотням алгоритмів для перетворення симптомів пацієнтів у діагнози. Це вважається першим поколінням, яке інтегрувало принципи охорони здоров'я в системи ШІ.

Програми на базі штучного інтелекту дозволяють лікарям отримувати оновлення медичної інформації в режимі реального часу.

Алгоритми прийняття рішень подібні до дерева, що росте, починаючи від стовбура (проблеми пацієнта) і розгалужуючись звідти. Наприклад, якщо пацієнт скаржиться на сильний кашель, лікар спочатку перевірить наявність температури. Буде два набори запитань залежно від того, чи є температура чи ні. З початкової відповіді виникнуть подальші запитання щодо стану пацієнта. Це, у свою чергу, призводить до подальшого розгалуження. Зрештою, кожна гілка стає діагнозом, який може варіюватися від бактеріальної, грибкової чи вірусної пневмонії до раку, серцевої недостатності чи низки інших захворювань легень.

Загалом, перше покоління штучного інтелекту могло розпізнавати проблеми, але ще не могло аналізувати та класифікувати медичні записи. Як наслідок, ця рання форма штучного інтелекту не могла бути такою ж точною, як лікарі, які поєднують 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 групи 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 правила, заздалегідь визначені дослідниками, системи другого покоління використовують величезні набори даних для розрізнення закономірностей, на ідентифікацію яких людям знадобилося б дуже багато часу.

В одному з прикладів дослідники завантажили тисячі мамограм у систему ANI, половина з яких показала злоякісний рак, а половина – доброякісний. Модель могла миттєво виявити десятки відмінностей у розмірі, щільності та затіненні на рентгенівських зображеннях, призначаючи кожній різниці коефіцієнт впливу, що відображає ймовірність злоякісності. Важливо, що цей тип штучного інтелекту не покладається на здогадки (деякі емпіричні правила), як це роблять люди, а натомість на тонкі відмінності між злоякісними та нормальними знахідками, про які не знають ні рентгенолог, ні розробник програмного забезпечення.

На відміну від штучного інтелекту, що базується на правилах, інструменти штучного інтелекту другого покоління іноді перевершують інтуїцію лікаря в точності діагностики. Однак ця форма штучного інтелекту також демонструє серйозні обмеження. По-перше, кожна програма має певне завдання. Це означає, що система, навчена читати мамограми, не може інтерпретувати сканування мозку або рентген грудної клітки. Найбільшим обмеженням ANI є те, що система добре працює лише тоді, коли має дані, на яких вона була навчена. Яскравим прикладом цієї слабкості є ситуація, коли UnitedHealthcare покладалася на вузький штучний інтелект для виявлення найслабших пацієнтів та надання їм додаткових медичних послуг. Під час фільтрації даних дослідники пізніше виявили, що штучний інтелект зробив шкідливе припущення. Пацієнтам було поставлено діагноз здорових просто тому, що їхні медичні записи вказували на те, що вони отримували мало медичної допомоги, тоді як пацієнти, які отримували більше медичної допомоги, були недооцінені з точки зору здоров'я...

Наступне покоління штучного інтелекту також дозволить людям діагностувати хвороби та планувати лікування, як будь-який лікар. Наразі інструмент Google, створений на основі штучного інтелекту (MED-PALM2), склав іспит на отримання ліцензії лікаря з оцінкою експертного рівня. Багато інших медичних інструментів штучного інтелекту тепер можуть ставити діагнози, подібні до діагнозів лікарів. Однак ці моделі все ще вимагають нагляду лікаря та поки що не здатні замінити лікарів. Але з огляду на поточні темпи експоненціального зростання очікується, що ці програми стануть щонайменше в 30 разів потужнішими протягом наступних п'яти років. Прогнозується, що майбутні покоління інструментів, таких як ChatGPT, нададуть медичний досвід кожному, докорінно змінивши стосунки між лікарями та пацієнтами.

Упорядник: VIET LE

Джерело