ИИ сравнялся с врачами в постановке диагнозов по медицинским изображениям

Ученые из Фонда Национальной службы здравоохранения университетских клиник Бирмингема (University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust, Великобритания) обнаружили, что алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), работающие на основе глубокого обучения, могут определять состояние пациента по медицинским изображениям не менее точно, чем врачи. Об исследовании, опубликованном в журнале Lancet Digital Health, рассказывает The Guardian.

Глубокое обучение ИИ — это усложненная форма машинного обучения, в ходе которого компьютеры учат предсказывать результат по набору входных данных. В настоящее время, как пишет The Guardian, этот подход используют при диагностике самых разных заболеваний — от онкологических до офтальмологических.

Исследователи сделали обзор опубликованных с 2012 года научных работ, посвященных применению алгоритмов в медицине. Из более чем 20 тыс. исследований только 14 содержали данные хорошего качества и основывались на сравнении способностей людей и машин. Проанализировав их, ученые выяснили, что алгоритмы корректно выявляли болезненное состояние человека в 87% случаев и определяли, что он здоров, в 93% случаев. Для медицинских работников эти показатели составили 86% и 91% соответственно. В статье отмечается, что в ходе экспериментов специалисты не получали дополнительной информации о пациентах, а значит, в реальной жизни они могли бы справиться с задачей лучше.

Один из авторов работы, профессор Аластер Деннистон отметил, что он и его коллеги получили обнадеживающие результаты. Однако исследование помогло понять, что алгоритмам часто приписывают способности, которыми они не обладают. По словам его соавтора Сяосюаня Лю, ученые убедились в том, что ИИ работают не лучше людей, а с ними наравне. При этом Лю оптимистично смотрит на использование машинного обучения в области медицины. По его мнению, его можно применять в учреждениях, где не хватает специалистов для интерпретации изображений, а также для оценки эффективности лечения пациентов.

По словам профессора Дэвида Шпигельхальтера из Кембриджского университета, ученым удалось доказать, что эта область изобилует научными работами низкого качества. Он подчеркнул, что «шумиха вокруг ИИ» скрывает плачевное качество почти всех оценочных исследований. А специалистам, как утверждает Шпигельхальтер, важно понять, каким именно образом глубокое обучение может помочь в клинической практике. Онколог из клиники Адденбрук в Кембридже Радж Йена, которая не принимала участия в работе, подчеркнула, что подобные технологии нужно тестировать в реальных условиях.

The Guardian отмечает, что, по мнению сторонников применения глубокого обучения в области здравоохранения, алгоритмы могут уменьшить нагрузку врачей и предоставить им больше времени на общение с пациентами. Кроме того, они позволят оказывать специализированную медицинскую помощь. Развитие технологий ИИ, в частности, поддерживают британские власти, которые в прошлом месяце на эти цели выделили NHS £250 млн, что составляет около $305 млн.