Штучний інтелект вже перевершує звичайних медиків у точності визначення діагнозу

Опубліковані в журналі Nature вчора дані, на які посилається Financial Times, свідчать про досягнення штучним інтелектом того ж або більш високого рівня в порівнянні з терапевтами у сфері постановки діагнозу та складання плану лікування. Експерти при цьому підкреслюють, що в реальних умовах ШІ поки що не здатен безпечно замінити медичних спеціалістів.

Джерело зображення: Unsplash, Sasun Bughdaryan

Спеціалізовані моделі Mira та Google Amie, які проходили тестування авторами дослідження, продемонстрували вищу результативність у виявленні у пацієнтів ознак раку підшлункової залози та пневмонії, а також у складанні планів лікування та діагностики, порівняно з терапевтами. Крім того, такі спеціалізовані ШІ-моделі надають клієнтам більш точні медичні рекомендації, ніж універсальні.

За словами Якоба Катера (Jacob Kather), який очолює групу німецьких науковців, що розробила медичну модель Mira, ШІ-агенти подібні до автопілота в авіації — вони здатні взяти на себе рутинну частину роботи лікарів, але відповідальність врешті-решт повинна лежати на терапевті. Mira спирається на електронний банк історій хвороб, вибираючи з більш ніж 85 000 варіантів призначень. При її навчанні використовувалися дані про понад 500 клінічних випадків медичного втручання. Mira продемонструвала точність діагностики восьми хворобливих станів, включаючи апендицит і легеневу емболію, на рівні 87,1 % у порівнянні з 78,1 %, які демонструвала група з шести терапевтів.

Модель Amie навчалася на базі Google Gemini, її тестували в порівнянні з 21 терапевтом на 100 сценаріях типових звернень пацієнтів, які описуються в рекомендаціях британської системи охорони здоров'я. Ця модель перевершила реальних спеціалістів як у сфері вибору методів лікування, так і в призначенні медикаментів. Проте, спеціалісти попереджають, що ШІ-моделі навчалися на більш чітко сформульованих даних у порівнянні з тими, які реальні лікарі зазвичай отримують від пацієнтів. До реального клінічного застосування такі моделі поки не готові, як підкреслюють їх розробники. Лікарям на практиці доводиться мати справу з набагато більш суперечливою та фрагментованою інформацією, яка ускладнює прийняття рішень. Успіхи Amie в цьому тестуванні, до того ж, можуть бути зумовлені загальним прогресом універсальних ШІ-моделей, а не досконалістю спеціалізованих рішень для медицини, як зазначають експерти.

Хочеш дізнатися більше — читай відгуки