Искусственный интеллект против рентгенологов: мифы и реальность

Бум проектов, декларирующих или реально использующих искусственный интеллект, приводит к распространению информационных спекуляций. Хайповая новость последней пятилетки: ИИ в разных вариациях заменит людей, мы будем сидеть в VR шлемах и жить на обязательное государственное пособие, пока роботы будут делать работу за нас. Возможно ли это в следующие 50-100 лет, и насколько сценарий «Терминатора» реален в принципе.

Сегодня искусственный интеллект базируется на воспроизведении базовых когнитивных функций человека. Его алгоритмы относительно просты в сравнении со способностями нашего мозга. Да, в объеме вычислений, их скорости и качестве отдельный человек проигрывает. Но является ли это доказательством того, что машины нас заменят? Волна энтузиазма и оптимизма разбудила человеческую фантазию, которая быстро приписала системам несуществующие качества. Искусственный интеллект не знает усталости и потери концентрации, он стабилен в результатах и скорости, но он не может вообразить. Воображение, креативность и созидание остаются уникальными человеческими способностями, наравне в эмпатией, интуицией и пластичностью мышления.

За последние 10 лет технологии искусственного интеллекта повлияли на отрасли, в которых человеческий фактор может быть фатальным. Один из ярких примеров – авиация, где искусственный интеллект используется для контроля безопасности на земле и в полете. «Умные» камеры в аэропортах, расчет полетных алгоритмов, различные вариации использования в системах авто-пилота, предупреждения и реагирования в аварийных ситуациях. Но сможет ли в ближайшее время искусственный интеллект заменить большую часть авиационного персонала? Очевидный ответ – нет.

Это связано с комплексностью и сложностью задач, решаемых человеком. Машина не способна выдавать определенную вариативность решений под давлением различных факторов, в частности, затрагивающих этическую сторону решений. В таких сложных экосистемах как авиация, медицина, энергетика искусственный интеллект способен успешно выполнять роль «третьего игрока». Но может ли робот стать эмпатом и успокоить пациента перед операцией? Может ли машина продолжить спасать человека в состоянии клинической смерти вопреки заложенным в эту машину алгоритмам? Способен ли искусственный интеллект генерировать достаточный уровень доверия пользователя для самостоятельного выполнения задач? Ответ тоже «нет». Вряд ли люди будут готовы безусловно согласиться с диагностическим заключением, полученным в полностью автоматическом режиме.

В 2016 году профессор Джефри Хинтон предложил закрывать программы обучения рентгенологов, потому что решил, что они будут не востребованы и им на смену придет искусственный интеллект. Но вопреки его предсказаниям, нехватка рентгенологов растет пропорционально количеству проводимых исследований. Сегодня их дефицит в мире составляет 20%, за пять лет этот показатель имеет все шансы удвоиться. Системы искусственного интеллекта безусловно помогут с течением времени снизить нагрузку на врачей, но отменить их не смогут. Давайте разбираться почему.

Медицина – это искусство, которое на протяжение веков развивается по определенным принципам. О них можно много и долго рассуждать, но базовые изложены в Клятве Гиппократа. Ответственность за исход лечения пациента лежит на враче, а диагностика является основой правильной тактики лечения пациента. Сможет ли врач коммуницировать с пациентом и опираться на заключения системы, при этом неся перед пациентом всю ответственность вплоть до уголовной? Очевидно, что нет, равно как и пациент не примет для себя заключения, сделанного только машиной. В данном случае основная роль искусственного интеллекта приходится на позицию «третьего игрока», который «сигнализирует» рентгенологу о подозрительных признаках в исследовании, проводит автоматизированный контроль качества и в итоге снижает количество диагностических ошибок.

Диагностика – это не только инструментальные навыки и знания сухих фактов из учебника. Это, в первую очередь, опыт, наработанный на тысячах исследований, разбор сложных для диагностики патологий, воспитание клинической интуиции. Все то, что отличает хорошего врача от посредственного. В рентгенологии для обучения одной математической модели используются датасеты из тысяч исследований. В большинстве случаев одна модель искусственного интеллекта «пересматривает» больше исследований, чем один рентгенолог сможет пересмотреть и разметить за всю свою жизнь. Поэтому ИИ может использоваться для обучения молодых рентгенологов - это позволит не только повысить качество обучения, но и принципиально изменить интенсивность образовательного процесса, поможет в определении сложных патологий и поиске подозрительных признаков развития злокачественных процессов. Одновременно с этим искусственный интеллект может быть использован для массового ретроспективного анализа (автоматизированный пересмотр исследований с целью выявления пропущенных патологий) для контроля качества диагностики в лечебных учреждениях. Здесь функция «третьего игрока» реализуется не для того чтобы заменить врача, а обучить его и обеспечить системный аудит качества.

Диагностика с использованием рентгенологии – это сложный и довольно длительный процесс. Он начинается в момент определения необходимости и выбора варианта исследования, записи на исследование, для этого может требоваться маршрутизация пациента в другое учреждение. Далее проводится непосредственно инструментальная часть, после которой следует процесс обработки и расшифровки данных. В результате появляется диагностическое заключение, которое наравне с самим исследованием будет далее использовано для выбора плана лечения пациента. В ряде случаев требуется валидация выданного ранее заключения или «второе мнение». Большая часть процесса лежит на плечах ренгенолога, включая контроль исполнения протокола исследования, ответственность за скорость выдачи диагностического заключения и его качество. Каждый этап требует вовлечения врача, и все, что в данном контексте может сделать «третий игрок», это ускорить и упростить выполнение некоторых этапов процесса.

Сегодня существуют системы с искусственным интеллектом, которые позволяют контролировать работу самого оборудования, а также осуществляют поддержку врачебных решений на разных этапах рентгенологического процесса. Наиболее часто встречаются решения, которые делают автоматическую разметку данных КТ или МРТ, упрощая таким образом поиск потенциально опасных патологий и сокращая время на формирование текстового заключения. Однако ни в России, ни в мире, сегодня не существует ни одной системы, которая позволила бы хотя бы в пилотном режиме реализовать весь процесс при пассивном участии радиолога.

Искусственный интеллект хороший помощник там, где высока цена ошибки, и несмотря на скепсис практикующих врачей, технология со временем станет более зрелой и войдет в стандарты оказания медицинской помощи, равно тому как это происходило с большинством инновационных решений.

• рентгенологи пропускают рак легкого на ранней стадии в 70% случаев
• более 20% онкологических больных умирает в первый год с момента постановки диагноза
• почти половина злокачественных образований выявляется на поздней стадии
• 40 млн. результатов исследований в мире содержит диагностические ошибки, которые могут стать фатальными для пациента