Ученые гонконгского Научно-технического университета (The Hong Kong University of Science and Technology) разработали уникальную программу для качественной диагностики распространенных детских болезней, сообщает Everest.ua. Тестирование программы проводилось в китайском городе Гуанчжоу. Похоже, что искусственный интеллект максимально приблизился к тому, чтобы стать лучшим помощником и ассистентом медицинских специалистов.
Чтобы протестировать программу диагностики, китайские медики предоставили машине данные EHR — электронных медицинских карт 600 тысяч пациентов, проходивших лечение в Детском медицинском центре Гуанчжоу. Для программы тестовый период длился 18 месяцев: всё это время ИИ анализировал и изучал данные карт, а затем сопоставлял диагнозы с предыдущими оценками медиков с небольшим опытом работы и опытных врачей. ИИ оказался намного точнее в постановке корректного диагноза, чем младшие педиатры, однако был почти так же эффективен, как опытные педиатры. Результаты тестирования подтвердили, что современные технологии в близком будущем станут важным инструментом для диагностики и лечения детских заболеваний.
Сможет ли «победить» врачей искусственный интеллект, обойдет ли их по уровню квалификации? Наверное, только в том случае, если у него получится стать более «человечным», что пока невозможно. Так же, как и известная система Watson от IBM, программа, умеющая диагностировать детские болезни, только расшифровывает письменные заметки в медицинских карточках. Эти карты заполняются обычными врачами. Процесс изучения информации не особенно отличается от того, как если бы их изучал другой врач.
Как и врач-диагност, во время постановки диагноза программа разделила все болезни детей на группы по локализации (ЖКТ, верхние или нижние дыхательные пути и прочее). В дальнейшем категории просто делились на более мелкие: так машина подражала дидактическому мышлению доктора, который ставит диагноз на основании общей информации о болезни.
В данном исследовании искусственный интеллект показывал очевидное преимущество. Логично, ведь объем данных для анализа и изучения был гигантским: больше миллиона записей о посещениях клиники и 600 тыс. пациентов. Итого нейронной сети нужно было обработать 101 млн. единиц данных, чтобы классифицировать их с помощью методов машинного обучения (ML). Компьютерная программа выдала 55 клинических заключений, каждый был причислен к определенной группе органов и категории (болезни сердца, нервной системы, иммунитет, лор-заболевания
Компьютер смог «обойти» младших медиков (работавших в течение 3−15 лет) по точности диагностики, а опытных врачей со стажем от 15 лет «побороть» не смог. Даже с учетом некоторых опасений специалистов, медицинские «умные» машины помогут с лечением пациентов, но не смогут вытеснить из профессии врачей-людей. Китай является одним из главных участников в мировой гонке машин и интеллектов, а потому страна имеет высокие шансы быстрее обучить нейронные сети, чем любое другое государство в мире. Защита конфиденциальности данных в этой стране не является приоритетом, а получить разрешение на анализ медицинских карточек пациентов можно просто обратившись к врачу или руководству клиники. Поэтому ИИ сможет изучить любое количество историй болезни, если потребуется.