Вы наверняка уже знакомы и, скорее всего даже успели поработать с СhatGPT и другими нейросетями. Они общаются, пишут тексты, помогают в работе генерируют картинки, и другой контент уже практически как люди. Получается, искусственный интеллект вполне может заменить специалиста в области медицины?
Вот об этом и поговорим сегодня:
- разберёмся с таким понятием, как нейросеть;
- изучим историю нейросетей;
- рассмотрим, какие типы нейронных сетей существует;
- нейронная сеть в медицине
Простыми словами, что такое нейросеть:
Нейронная сеть — это математическая модель, работающая по принципу человеческого мозга.
Она обучается путем первичной обработки большого набора данных, не требуя написания отдельного кода под конкретную задачу.
Нейросети являются одним из способов машинного обучения, подраздела искусственного интеллекта, и лежат в основе алгоритмов глубокого обучения. Они способны искать закономерности в неструктурированных данных и решать множество задач.
История нейросетей:
Термин "нейронная сеть" появился в середине XX века. Первые работы, в которых были получены основные результаты в данном направлении, были проделаны Мак-Каллоком и Питтсом. В 1943 году ими была разработана компьютерная модель нейронной сети на основе математических алгоритмов и теории деятельности головного мозга. Они выдвинули предположение, что нейроны можно упрощённо рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами, и назвали эту модель "пороговой логикой". Подобно своему биологическому прототипу нейроны Мак-Каллока-Питтса, были способны обучаться путём подстройки параметров, описывающих синаптическую проводимость. Исследователи предложили конструкцию сети из электронных нейронов и показали, что подобная сеть может выполнять практически любые вообразимые числовые или логические операции. Мак-Каллок и Питтс предположили, что такая сеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т. е. обладает всеми чертами интеллекта.
Какие типы нейронных сетей существует:
Сеть прямого распространения (FFNN):
Это системы, в которых не узлы не создают циклы. Данные внутри искусственного интеллекта перемещаются только вперед. Во время обработки информации, входные узлы получают новые сведения и пропускают их вперед. В сети нет механизмов для возврата данных ни при каких условиях.
Рекуррентные нейронные сети (RNN):
Данная концепция строится на последовательном использовании информации. При этом входы и выходы зависят друг от друга. Такие нейронные сети имеют память, т. е. учитывают предшествующие сведения и используют их для выполнения новых задач.
Сверточные нейронные сети (CNN):
Популярная архитектура, которую активно используют для создания моделей, выполняющих задачи классификации. Они анализируют полученные данные по множеству параметров, что позволяет достичь максимальной точности.
Автоэнкодер:
Это нейронная сеть, копирующая полученные данные на выход. Архитектурно она близка к персептрону. Её цель — получить на выходном слое отклик, близкий к полученному. Автоэнкодер имеет одинаковое количество нейронов на входе и выходе.
Генеративно-состязательные сети (GAN)
Сложная архитектура, которая состоит из генератора и дискриминатора. Они работают друг против друга, отчего и пошло название. Впервые данная нейросеть была изучена в университете Монреаля в 2014 году. Руководитель отдела по изучению искусственного интеллекта в Facebook назвал генеративно-состязательные сети самой интересной концепцией в машинном обучении.
Искусственный интеллект в медицине:
Сразу оговоримся: существует множество областей применения нейросети — но в этом разделе мы обсудим только тот, что обрел особую популярность и имеет влияние в области здравоохранения.
Искусственный интеллект без труда сопоставляет текущие и предыдущие исследования, автоматически находит патологии, тем самым ускоряя процесс постановки диагноза, оценивает и отслеживает состояние пациента, назначает индивидуальное лечение, также помогает в выборе лекарственных препаратов, и оптимизирует проведение клинических исследований. Применение искусственного интеллекта может помочь во многих областях медицины, рассмотрим некоторые из них:
Фармацевтика и фармакология:
Благодаря внедрению технологии искусственного интеллекта, компаниям удаётся сократить сроки разработки препаратов, тем самым снизить затраты на выпуск новых лекарств. Также, это способствует производству лекарственных средств с высоким уровнем качества, что сделает препараты более действенными с меньшим количеством побочных действий.
Онкология:
В онкологии точный и своевременно поставленный диагноз — вопрос жизни и смерти для больного. Поэтому технологии искусственного интеллекта значительно повышают точность постановки диагнозов.
Психотерапия и психиатрия:
Иногда людям гораздо легче выбрать виртуального помощника в решении проблемы со здоровьем, в частности психического, потому что пациентам проще поделиться с виртуальным помощником своими личными проблемами, чем с живым человеком. В психотерапии это может повлиять на весь ход лечения, что очень важно.
Итак, мы кратко рассмотрели теорию о том, что такое нейросеть, и на примерах показали, как внедрение технологий искусственного интеллекта влияет на различные сферы жизни, в частности, на медицину. Теперь остается ответить на главный вопрос: сможет ли искусственный интеллект заменить врача?
Конечно, каждый ответит на этот вопрос по-своему. Кто-то считает, что искусственный интеллект (ИИ) сможет полностью заменить любого специалиста в сфере медицины, но есть и те, кто уверен, что нейросеть никогда не сможет заменить врача и человека в целом.
Естественно, мы выскажем своё мнение по поводу данного вопроса и объясним, почему.
Этого не произойдет, потому что могут возникнуть непредвиденные ситуации в работе системы искусственного интеллекта (ИИ), которые могут привести к сбою и остановке всей программы. Еще одним недостатком является возможность утечки информации, которая может быть использована преступными группами в своих целях.
Но самое важное, что стоит помнить, это то, что от работы искусственного интеллекта зависит процесс лечения пациента, постановка диагноза и назначение лекарственных препаратов. Если это все же произойдет, мы уже объяснили, почему не стоит ожидать хорошего исхода. Даже самые надежные программы могут выйти из строя, и только человек может устранить неполадки в работе искусственного интеллекта.