Розробкою програми для діагностики захворювань займалися дослідники Науково-технічного університету в Гонконзі (The Hong Kong University of Science and Technology), а саме тестування проводилося в Китаї (Гуанчжоу). Так штучний інтелект зробив ще один крок до того, щоб стати невід’ємною частиною медицини 21 сторіччя.

Для тестування системи діагностики дитячих хвороб китайські медики використовували дані електронних медичних карт (EHR) майже 600 тисяч пацієнтів Дитячого медичного центру в Гуанчжоу. Тривалість тестового періоду склала 18 місяців: штучний інтелект аналізував дані карт пацієнтів і порівнював отримані діагнози з оцінками лікарів (як молодих фахівців, так і досвідчених).

Після завершення дослідження виявилося, що ШІ був значно більш точним у визначенні правильного діагнозу, ніж лікарі з малим досвідом, але майже таким само ефективним, як і фахівці з великим досвідом роботи. Такі результати показують, що інтелектуальні технології зовсім скоро стануть одним із глобальних інструментів охорони здоров’я у діагностиці і, можливо, у лікуванні захворювань.

Конкуренти або колеги?

Чи зможе «затьмарити» лікарів штучний інтелект? Тільки, якщо стане більш «людяним», а це означає, що навряд чи. Так само, як і Watson від IBM, система, яка ставить діагнози дітям, фактично зчитує і розпізнає письмові нотатки з карт пацієнтів, що заповнюються звичайними лікарями. Процес перегляду інформації мало чим відрізняється від того, якби ці ж записи переглядав інший лікар.

Як і лікарі-люди, під час діагностики ШІ розбив захворювання на категорії по групах органів (шлунково-кишкового тракту, верхні або нижні дихальні шляхи і т.д.). Потім категорії поділялися на більш дрібні підкатегорії – так машина імітувала дидактичне мислення лікаря, який ставить діагноз, спираючись на вихідні дані.

Перевага ШІ у даному дослідженні полягала і в тому, що обсяг даних, наданих для вивчення, аналізу та навчання був величезний: понад мільйон амбулаторних відвідувань і 600 тисяч пацієнтів надали нейронній мережі 101 млн. одиниць даних для класифікації за допомогою методів машинного навчання (MLC) .Так штучний інтелект сформував 55 різних діагнозів за групами органів та підкатегоріями.

Комп’ютер перевершив менш досвідчених педіатрів (з досвідом роботи від 3 до 15 років) за точністю діагностики, а ось досвідчених фахівців, які працюють більше 15 років, «перемогти» не зміг. У майбутньому, як і сьогодні, незважаючи на деякі побоювання медиків, машини-лікарі не замінять лікарів-людей, а тільки допоможуть їм більш ефективно і швидко виконувати обов’язки. Китай, як один з головних учасників світової гонки інтелектів, має всі шанси навчати нейронні мережі швидше, ніж інші країни. Це пов’язано з тим, що конфіденційність особистих даних у цій країні не є високою, а дозвіл на аналіз карт пацієнтів можна просто отримати від лікарів, супроводжуючих хворих.

Автор: Петро Голодій


Читайте також:

Унікальна платформа AI здатна виявляти гострі неврологічні захворювання

Нейронну мережу навчили діагностувати тривожність і депресію у дітей по рухах

Коментарi