Еще в январе текущего года подразделение Google Health выпустило решение на базе искусственного интеллекта, прошедшее обучение на более чем 90000 рентгеновских снимках молочной железы (маммограммы). Google утверждает, что алгоритм показывает более точные результаты, чем радиологи и может распознавать больше ложноотрицательных изображений рака груди. Казалось бы, вот он настоящий прогресс и реальная польза от технологий, однако после публикации исследования многие специалисты выступили с критикой в адрес Google. Более 19 соавторов из Университета Макгилла, Городского университета Нью-Йорка (CUNY), Гарвардского и Стэнфордского университета, опубликовали статью в журнале Nature. Они потребовали от Google раскрыть код и подробные методы исследования.
Google заявил, что код, используемый для обучения модели, имел ряд зависимостей от внутренних инструментов, инфраструктуры и оборудования, что делает его выпуск невозможным. Компания также сослалась на патентованный характер двух наборов обучающих данных (оба были лицензированы) и конфиденциальность данных о состоянии здоровья пациентов в своем решении не публиковать их.
Глупо считать, что коммерческая компания чья цель выпуск продуктов не для научного популизма, а для бизнеса, так легко предоставит доступ к исходному коду своих разработок. К сожалению, такое однобокое видение мира характерно для многих ученых в том числе и великих. Они занимаются наукой ради науки и за ними ничего не видят. Не видят конечного потребителя своих открытий и разработок, их боль и что самое главное деньги. Без финансового успеха любая разработка продержится не долго. Поэтому многие интересные открытия так и не покидают стен научных лабораторий, а инвесторы так неохотно финансируют медицинские проекты на начальных стадиях. В современном мире наступающего искусственного интеллекта именно хорошо отобранные и систематизированные данные становятся новой нефтью. Раскрытием своих исходников, Google безусловно облегчило бы работу многим ученным, но и своим конкурентам тоже. Особенно активно наступающим китайским технологическим компаниям.
В целом у науки есть проблема воспроизводимости - опрос 1500 ученых в 2016 году показал, что 70% из них пытались, но не смогли воспроизвести хотя бы один эксперимент другого ученого - это особенно остро в области искусственного интеллекта. Исследования часто предоставляют результаты тестов вместо исходного кода, что становится проблематичным и тщательность тестов ставится под сомнение.
На ICML 2019 30% авторов не предоставили свой код вместе со своими статьями к началу конференции. Мета анализ более 3000 статей об ИИ - показало, что данные, используемые для эталонного тестирования моделей ИИ и машинного обучения, как правило, непоследовательны, отслеживаются нерегулярно и не особенно информативны.
Раку груди уделяется большое внимание в США и Великобритании. По статистике у 1 из 8 женщин в течение жизни диагностируется рак молочной железы, что делает его наиболее распространенным онкологическим заболеванием среди женщин. К счастью, в развитых странах средняя 10-летняя выживаемость составляет более 83%, но главное условие — это ранняя диагностика.
В России данной проблеме тоже уделяется много внимания. В Международный день борьбы с раком груди Пироговский Центр провел специальную Школу пациентов по данной тематике.