Разработкой программы для диагностики заболеваний занимались исследователи Научно-технического университета в Гонконге (The Hong Kong University of Science and Technology), а само тестирование проводилось в Китае (Гуанчжоу). Так искусственный интеллект сделал еще один шаг к тому, чтобы стать неотъемлемой частью медицины 21 века.

Для тестирования системы диагностики детских болезней китайские медики использовали данные электронных медицинских карт (EHR) почти 600 тысяч пациентов Детского медицинского центра в Гуанчжоу. Продолжительность тестового периода составила 18 месяцев: искусственный интеллект анализировал данные карт пациентов и сравнивал полученные диагнозы с оценками врачей (как молодых специалистов, так и опытных).

После завершения исследования оказалось, что ИИ был заметно более точным в определении правильного диагноза, чем младшие врачи, но почти таким же эффективным, как и специалисты с большим опытом работы. Такие результаты показывают, что интеллектуальные технологии совсем скоро станут одним из глобальных инструментов здравоохранения в диагностике и, возможно, лечении заболеваний.

Конкуренты или коллеги?

Сможет ли «затмить» врачей искусственный интеллект? Только, если станет более «человечным», а это значит, что вряд ли. Так же, как и Watson от IBM, система, ставящая диагнозы детям, фактически считывает и распознает письменные заметки из карт пациентов, заполняемых обычными врачами. Процесс пересмотра информации мало чем отличается от того, если бы эти же записи просматривал другой врач.

Как и врачи-люди, во время диагностики ИИ разбил заболевания на категории по группам органов( ЖКТ, верхние или нижние дыхательные пути и т.д.). Затем категории разделялись на более мелкие подкатегории – так машина имитировала дидактическое мышление врача, который ставит диагноз, опираясь на исходные данные.

Преимущество ИИ в данном исследовании заключалось и в том, что объем данных, предоставленных для изучения, анализа и обучения был огромен: более миллиона амбулаторных посещений и 600 тысяч пациентов предоставили нейронной сети 101 млн. единиц данных для классификации методами машинного обучения (MLC).Так искусственный интеллект сформировал 55 различных диагнозов по группам органов и подкатегориям.

Компьютер превзошел младших педиатров (с опытом работы от 3 до 15 лет) по точности диагностики, а вот опытных специалистов, работающих более 15 лет, «победить» не смог. В будущем, как и сегодня, несмотря на некоторые опасения медиков, машины-врачи не заменят врачей-людей, а только помогут им более эффективно и быстро выполнять обязанности. Китай, как один из главных участников мировой гонки интеллектов, имеет все шансы обучать нейронные сети быстрее, чем другие страны. Это связано с тем, что конфиденциальность личных данных в этой стране не является высокой, а разрешение на анализ карт пациентов можно просто получить от лечащих врачей.

Автор: Петр Голодий


Читайте также:

Уникальная платформа АІ способна выявлять острые неврологические заболевания

Нейронную сеть обучили диагностировать тревожность и депрессию у детей по движениям

Комментарии