Стоит ли бояться применения искусственного интеллекта в медицинской диагностике
Чтобы ответить на вопрос, заявленный в заголовке, для начала разберёмся, что такое ИИ и как он применяется в медицинской диагностике.
Век машинного обучения давно наступил: уже сегодня искусственный интеллект (ИИ) формирует наши новостные ленты в соцсетях, рекомендует фильмы в онлайн-кинотеатрах, предсказывает погоду и даже выявляет патологии на медицинских снимках. И если с неудачной рекомендацией фильма легко можно смириться, то неверный диагноз может стоить пациенту здоровья или даже жизни.
В самом общем смысле, нейронная сеть – это сложная математическая функция, состоящая из множества блоков. Она получает на вход данные, производит необходимые математические операции и формирует итоговый результат – например, классификацию типа патологии и выделение контуров обнаруженного объекта или рекомендации по дополнительному обследованию пациента.
Для обучения нейронной сети разработчики используют большое количество данных. Их тип зависит от задачи, которую система будет решать. Например, чтобы обучить нейросеть находить на маммографии признаки рака груди, нужны десятки тысяч маммографических исследований (с патологией и без). А чтобы научить нейросеть ещё и выделять на снимках зоны интереса, нужно предварительно выполнить дополнительно разметку – то есть выделить и «показать» нейронной сети на снимках те области, где локализуется патология. Для этого ответственные разработчики привлекают к обучению высококвалифицированных врачей.
Текстовые данные также широко применяются при разработке ИИ-систем. Это, пожалуй, самый большой по объёму тип медицинских данных, в который входит самая разная информация о пациенте: пол, возраст, история болезни, результаты анализов и многое другое. Эти данные могут использоваться, например, для разработки систем предиктивной аналитики, которые на основе данных о пациенте выявляют факторы риска и формируют индивидуальные рекомендации по предотвращению заболеваний.