Logo
Cover

Оптимисты возлагают на ИИ огромные надежды: алгоритм будет объективен там, где человек предвзят в силу личного опыта. В одной из важнейших сфер приложения технологии это уже происходит. Причем благодаря необычному сотрудничеству специалистов из США и Китая — вопреки торговой войне.

541

Неверные диагнозы — бич современной медицины. Только в США ежегодно не от тех болезней лечат миллионы пациентов. Большие надежды здесь возлагают на ИИ — беспристрастный и опирающийся на объективные данные анализов и исследований. Однако до настоящего времени больше всего преуспели алгоритмы, осваивающие узкие области диагностики. New York Times рассказывает об одном из первых опытов создания полноценного ИИ-помощника для педиатра — он распознает самые распространенные детские недомогания, от гриппа до менингита, на основании симптомов, результатов анализов и истории болезни.

Интересно, что алгоритм создали исследователи из США и Китая — чье сотрудничество в последнее время обычно затруднено из-за торговой войны и претензий по поводу интеллектуальной собственности.

Сотрудничество с китайскими врачами и клиниками позволило получить для обучения ИИ данные 600 000 юных пациентов из больницы Гуанчжоу. Для этого все медкарты там оцифровали и разметили — причем не только результаты осмотр врачами, но и заметки медсестер, а также все лабораторные исследования.

На этих данных обучили нейросеть, которую затем проверили на десятках тысяч неразмеченных записей.

Первые испытания показали, что алгоритм точно диагностирует распространенные недомогания. Профессор Калифорнийского университета в Сан-Диего Кан Цзян видит систему как помощника педиатра. Он говорит, что врачи на основании своего опыта склонны не принимать во внимание все возможные варианты. ИИ подскажет, что еще могут означать результаты анализов и жалобы.

Например, ИИ был на уровне лучших педиатров в диагностике астмы (свыше 90% против 80-94% у людей) и кишечной инфекции (87%).

Научная статья по итогам работы опубликована в Nature Medicine.

Цзян подчеркивает, что для внедрения системы необходимы расширенные клинические исследования. А в ближайшее время главная задача его и других подобных алгоритмов — завоевать доверие врачей. Особенно эта проблема актуальна для Китая, где врачей не хватает.