Алгоритмы уже научились находить признаки рака на снимках, которые пропускает человеческий глаз. Однако в реальной практике ИИ может поставить ложный диагноз, а его точность может быть ниже, чем в исследованиях, — об этом «Газете.Ru» рассказал генеральный директор технологической компании «Легалтэк» Борис Лопатухин.
ИИ может отслеживать закономерности в анализах крови, результатах генетических исследований сразу после рождения, снимках и электронных медкартах, складывая эти результаты в целую картину раньше, чем это заметит человек.
«По специфике сегодняшней медицины часто как раз общего взгляда не хватает, чтобы сопоставить все кусочки пазла и увидеть общую картин. Первые успехи ИИ в медицине были связаны с изображениями. Нейросети уже несколько лет назад научились находить на маммограммах, рентгенограммах и КТ подозрительные участки, иногда не хуже опытных рентгенологов. Но это пока все равно не диагноз, а скорее очень внимательный второй взгляд», — объяснил Лопатухин.
По его мнению, главная ошибка в разговорах об ИИ в медицине — смешивать точность модели в лабораторных условиях и ее пользу в реальной жизни. Алгоритм, который отлично работает на аккуратно собранном научном датасете, может заметно хуже работать в обычной больнице, где данные неполные, записи ведутся по-разному, а пациенты отличаются от тех, на ком модель обучали. Современные модели учатся заполнять пробелы, но нужно следить за гранью, где все еще безопасно, а где формируются риски.
Вторая проблема — ложноположительные результаты. Если алгоритм предсказывает возможное наличие редкого заболевания, не стоит слепо доверять его выводам. Даже предполагаемая «высокая точность» порой оборачивается большим числом людей, которые напрасно испугались и потратили средства на дополнительные обследования, тогда как опытный врач мог бы помочь избежать ненужных проверок.
Тем не менее ИИ уже может предсказывать болезни до их появления, но пока в определенных пределах. Есть значительные успехи в молекулярной биологии и разработке лекарств с имитацией белковых реакций еще до клинических испытаний — это дает надежду, что лекарства для самых редких и сложных заболеваний могут стать доступнее и быстрее попадать на рынок. Но все-таки под пристальным контролем ученых и с соблюдением норм сертификации препаратов.
«Алгоритм не ставит диагноз, а подсказывает: на что пациенту стоит уделить больше внимания, а опытный врач со своей стороны направит и поможет сформировать нужный объем исследований и практических путей лечения. Решение остается за врачом, который видит пациента целиком, а не набором цифр, и несет за его здоровье непосредственную ответственность, в отличие от ИИ», — резюмировал Лопатухин.
Ранее эксперт рассказал, почему нейросети нельзя доверять расшифровку анализов.