Pub Med - Поиск
Pub Med - Поиск
Искусственный интеллект в медицине: как ИИ меняет диагностику заболеваний
Узнайте, как технологии искусственного интеллекта трансформируют процесс диагностики и лечения.
Искусственный интеллект (ИИ) уже активно внедряется в медицину, меняя привычный подход к диагностике заболеваний. Одно из применений – анализ медицинских изображений, таких как рентгенографические снимки. ИИ способен существенно облегчить работу врачей, сократить время на постановку диагноза и даже выявлять патологические изменения на ранних стадиях. Однако, как и у любой технологии, у ИИ есть свои ограничения, которые необходимо учитывать.
Галлюцинации ИИ – угроза точности диагностики
Одной из ключевых проблем ИИ является так называемое явление «галлюцинаций». Это ситуации, когда ИИ генерирует неправдоподобную или ложную информацию, которая не основана на реальных данных. Например, модель может предложить диагноз или интерпретацию снимка, которые звучат убедительно, но на самом деле являются ошибочными.
В медицинской диагностике такие ошибки могут иметь серьезные последствия. Неправильная интерпретация рентгеновских снимков может привести к недооценке опасного заболевания или, наоборот, к ложноположительному диагнозу, что создает ненужный стресс для пациента. Поэтому точность и надежность работы ИИ в таких приложениях крайне важны.
Как минимизировать ошибки
Полностью исключить вероятность галлюцинаций ИИ пока не представляется возможным, но существует несколько подходов, позволяющих минимизировать их влияние:
  • Обучение на качественных данных
    Чем точнее и качественнее данные, используемые для обучения модели, тем меньше вероятность возникновения ошибок. Необходимы большие, разнообразные и проверенные базы медицинских изображений, чтобы ИИ мог лучше понимать контексты и уменьшать риски неверной интерпретации.
  • Разработка устойчивых моделей
    Современные архитектуры нейронных сетей постоянно совершенствуются. Особое внимание уделяется созданию моделей, которые могут указывать на степень уверенности в своих результатах или воздерживаться от выдачи ответа при низкой уверенности.
  • Гибридные системы
    Один из самых перспективных подходов — объединение ИИ с опытом специалистов. В таких системах ИИ выступает как вспомогательный инструмент, предоставляя врачам предварительный анализ, который затем проверяется и корректируется человеком.
Гибридные системы: синергия человека и ИИ
В 2024 году было опубликовано исследование* (https://arxiv.org/abs/2406.14981), продемонстрировавшее преимущества гибридных систем. В рамках работы исследователи проанализировали 40 762 дифференциальных диагноза, поставленных врачами, и сравнили их с результатами, предложенными пятью современными языковыми моделями ИИ на основе 2 133 медицинских случаев.
Результаты показали, что коллективная работа врачей и ИИ превосходит как индивидуальные результаты врачей, так и самостоятельные решения ИИ. Это объясняется тем, что люди и ИИ склонны совершать разные типы ошибок, которые взаимно компенсируют друг друга. Например, ИИ может заметить малозаметные изменения, которые человек упустил, в то время как врач способен учесть более широкий контекст, основанный на своем опыте.
Потенциал для медицины будущего
Искусственный интеллект открывает огромные перспективы для повышения точности и надежности медицинской диагностики, где требуется синтез большого объема данных и внимание к контексту. Совмещение возможностей ИИ с опытом врачей уже сегодня доказывает свою эффективность, создавая основу для качественно нового уровня медицинской помощи.
Будущее медицины — это синергия человека и технологии.