Искусственный интеллект используется все шире в различных сферах и медицина - не исключение. Недавно издание Лента сообщили о том, что Нейросетевая модель Сбера GigaChat MAX уже сдала успешно экзамен на врача-терапевта по профилю «Лечебное дело». И тенденция будет набирать обороты в ближайшие годы.
Области применения
В последние годы значительные успехи были достигнуты в области компьютерного зрения, что позволило ИИ-системам автоматически обрабатывать изображения и распознавать документы. Эта технология применяется и в медицинской диагностике. Компьютерное зрение может применяться для анализа медицинских изображений, например, при сканировании с помощью зондов или проведении УЗИ. Системы на базе ИИ умеют выявлять аномалии на снимках, что значительно ускоряет процесс диагностики и повышает точность выявления заболеваний.
Следует отметить, что текущие статистические модели ИИ, обладая ограниченной точностью, обычно не превышающей 90 процентов, все же превосходят людей. По данным нового исследования, проведённого с целью определить, может ли искусственный интеллект в виде чат-бота ChatGPT улучшить диагностику заболеваний показало неожиданный результат: врачи, которые не использовали ИИ, получили средний балл 74%, врачи, которые использовали ИИ, получили средний балл 76%, а сам ChatGPT получил средний балл 90%.
В настоящее время потолок в 90% объясняется использованием вероятностных моделей для решения инженерных задач, из-за чего и возникает барьер в непосредственном применении их в медицине. Однако существуют и другие технологии ИИ, которые могут быть эффективны в медицинской сфере.
Технологии искусственного интеллекта - это не только ChatGPT
Например, интеллектуальный анализ данных, разработка которого ведется в РАН, позволяет обрабатывать и анализировать большие объемы медицинской информации. Кроме того, компьютерно-ориентированные модели рассуждения вполне могут найти свое широкое применение. Со стороны разработчика искусственного интеллекта приводим пример из практики о прикладном применении возможности инноваций.
«Социальный код» совместно с компанией ZUMAX уже создали систему, помогающую врачам определить правильное положение тела при работе с микроскопом и оптимизировать рабочее место для улучшения эргономики работы с помощью компьютерного зрения. Искусственный интеллект способен оценить расположение тела специалиста и сравнить с эталоном корректной посадки, а также подсказать, как разместиться для максимального комфорта с минимизацией вреда для организма при долговременной работе за микроскопом. По данным проведенного внутреннего исследования на фокус-группе, 90% участников опроса сообщили, что почувствовали больший комфорт работы и улучшение производительности за счет своевременной корректировки положения тела.
Помощник для нейрохирургов
Опубликована научная работа "Об опыте разработки атласа биомаркеров исхода нейрохирургических операций" авторства Забежайло Михаила Ивановича (доктор физико-математических наук, заведующий отделом Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН) и Аментеса Артема Важаевича (магистрант Центра «Пуск» НИУ «Московский физико-технический ин ститут»), подготовленная совместно с экспертами НМИЦ НХ им. Н.Н.Бурденко на реальных данных медицинского учреждения для поддержке принятия решений диагностического характера. В работе рассматриваются различные подходы к решению задачи классификации исходов нейрохирургических операций, в которой необходимо научиться разделять данные пациентов на положительные и отрицательные исходы после проведенных высокотехнологичных операций. Приводятся примеры работы предлагаемого для решения задач медицинской диагностики ДСМ-метода с данными и демонстрацией полученного результата. Но несмотря на существующие достижения в разработке, возникают сложности использования ИИ при принятии решений, от которых зависят жизни пациентов. Принимать окончательное решение "оперировать или не оперировать" все ещё должен врач, это находится в его компетенции, а ошибка ИИ может привести к катастрофическим последствиям и стоить пациенту жизни. Акцентируем внимание на том, что инструменты искусственного интеллекта не призваны заменить врача, но могут оказать колоссальную помощь в принятии профессиональных решений.
Трудности и преграды для внедрения ИИ.
Одним из главных препятствий на пути к повсеместному внедрению ИИ в медицине остается высокая стоимость технологий. На данный момент большинство проектов находятся на стадии научных исследований и требуют значительных инвестиций и времени. Однако в некоторых областях, таких как телемедицина и чат-боты для первичной сортировки пациентов, ИИ уже демонстрирует свою эффективность и экономическую целесообразность. Эти системы помогают разгружать телефонные линии и направлять пациентов к нужным специалистам, существенно улучшая качество медицинских услуг.
ИИ обладает огромным потенциалом для преобразования медицины, однако его использование сопряжено с рядом технических и этических вызовов. В критических медицинских решениях роль технологий искусственного интеллекта пока остается ограниченной, но в задачах анализа данных и оптимизации процессов он уже доказал свою эффективность. С дальнейшим развитием технологий и снижением их стоимости, ИИ будет все активнее интегрироваться в медицинскую практику, повышая качество и доступность медицинских услуг.
Оставаться в курсе разработок "Социального кода" можно подписавшись на сообщество Вконтакте.