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.
Медицинская этика и психология пациента
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.
Обучение и контроль качества
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.
Процесс и результат
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.
Интересные факты:
- 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
Ты думаешь, что у тебя работает отдел продаж? А если проверить? Может, там одни "занятые" люди, которые делают вид, что продают, а на деле - сливают деньги. Держи 5 признаков, как это выявить👇
Зачем брокеры так настойчиво продают вам ОФЗ, если корпораты платят вдвое больше? Кому выгодно, чтобы вы купили госдолг — государству, банкам или же всё-таки вам? Смотрим..
Интерьеры в фильмах — не просто фон. Они задают атмосферу, передают характер героев и иногда становятся важнейшими персонажами сюжета. Декорации могут вдохновить на создание уникальных пространств в реальной жизни.
Кроме как добыть нефть, её нужно ещё транспортировать, и в транспортировку лучше всех умеет Транснефть. Кроме нефти компания также стабильно транспортирует дивиденды. Посмотрим, как хорошо это у неё получается.
По данным исследования Deloitte, компании, активно использующие цифровые технологии в строительстве, в среднем сокращают сроки реализации проектов на 15% и операционные затраты на 10-20%.
Сегодня хочу поделиться своим опытом поиска работы Python-разработчиком с минимальным опытом (всего 6 месяцев). За полтора года активного поиска я столкнулся с рядом проблем, которые, как мне кажется, знакомы многим начинающим специалистам. Возможно, мой опыт поможет кому-то избежать подобных трудностей, а может, и вызовет дискуссию о том, как улуч…
Представьте, что спустя всего месяц после старта ваш Telegram-канал превращается в успешный проект с тысячами подписчиков и высокой вовлеченностью. Звучит как мечта, но для меня это стало реальностью. В этом посте я расскажу, как мне удалось достичь этого за короткое время, что сработало и какие ошибки я совершил.
Во вчерашнем видео-разборе я подробно описывал условия для продолжения движения цены биткоина наверх к основному целевому блоку $98865-100429. Условия были выполнены, цена подошла к блоку вплотную. Сегодня произошел пересчет локальных данных. При каких условиях продолжаем расти? При каких падаем?
Довериться невыспавшемуся врачу, после нескольких смен подряд (без обид, все понимаю), либо бездушному компьютеру, не знающему сна и отдыха. Дилемма.
Поэтому я и говорю о совмещении. Тогда не нужно выбирать, лучше перепроверять.