Японские ученые спасли жизнь женщины, применив систему искусственного интеллекта (ИИ), чтобы диагностировать редкую форму рака. У 60-летней женщины с первичным диагнозом «не поддающийся лечению рак» удалось обнаружить случай редкой лейкемии, благодаря использованию ИИ с огромным количеством клинических данных по лечению рака.
Система ИИ Watson от IBM сравнивает симптомы пациента с результатами множества клинических исследований по онкологии, включающими симптомы, лечение и реакцию пациента. Аналогичная работа была проведена и в нью-йоркском онкологическом центре имени Слоуна-Кеттеринга, где команды врачей и аналитиков, подготовленных к работе с загруженной онкологическими данными ИИ Watson, использовали свои прогностические и аналитические возможности в диагностике рака.
Первую известность IBM Watson принесла победа в телевизионнной викторине Jeopardy (российский аналог «Своя игра») в США в 2011 году. А предыдущий вариант ИИ IBM назывался Deep Blue. Он стал первым ИИ, выигравшим у чемпиона мира по шахматам, когда им был Гарри Каспаров в 1996 году, и повторил свой успех в матче-реванше в следующем году. С точки зрения технологического детерминизма, возможно, неизбежным представляется то, что через 20 лет ИИ от шахматных увлечений дорос до проблем рака. Конечно, пришлось немало потрудиться, чтобы достигнуть этого.
Но попытки использования в контексте здравоохранения ИИ, систем машинного обучения и обработки баз данных были не бесспорными. С одной стороны, бурные восторги после спасения жизней благодаря системам обработки данных, мир персонализированной медицины с учетом наших потребностей, на службе которой алгоритмы глубокого обучения, работающие на основе смартфонов и носимых медицинских приборов. С другой, остается существенный скептицизм – недоверие машинам, важность человеского контакта, проблемы конфиденциальности в течение болезни пациентов и медицинская тайна, а также обобщенные страхи.
В действительности, это может удивить вас, но первая в мире компьютеризированная клиническая система принятия решений AAPhelp была разработана Тим де Домбал и Сьюзен Кламп в Великобритании в 1972 году. Этот первый предшественник сегодняшних систем ИИ использовал алгоритм Байеса для вычисления вероятной причины острой боли в животе, основываясь на симптомах пациента. Через два года система была усовершенствована и смогла давать более точные диагнозы, в сравнении с начинающими врачами.
Но стоит констатировать, что и по прошествии 40 лет AAPhelp так и не нашел массового применения.
Реальностью для самых ярых сторонников применения этой технологии в здравоохранении являются негативные ассоциации и страхи, которые препятствуют использованию ИИ прогностического назначения в клинических условиях, где они могут спасти жизни людей. Инновации в здравоохранении могут продлиться десятилетия.
И, хотя AAPHelp десятилетий явно не хватило, достижения IBM Watson уже показывают, что компьютеры могут спасти жизнь. Но использование баз данных в здравоохранении подразумевает некоторые проблемы с нарушением конфиденциальности личных данных пациентов, которые могут быть использованы исследователями для обучения ИИ ставить диагнозы. По сообщению национальной службы здравоохранения США, с предоставлением лаборатории ИИ компании Google DeepMind доступа к огромной базе данных через два месяца появились некоторые проблемы.
Предстоит еще многое сделать, чтобы завоевать сердца и умы пациентов и специалистов в отношении внедрения систем ИИ в зравоохранение, но эта работа уже началась.
Комментарии
(0) Добавить комментарий