Люди та штучний інтелект на одному рівні при інтерпретації медичних зображень

За словами експертного дослідження, опублікованого в британському журналі The Lancet Digital Health, штучний інтелект досяг стадії, на якій він дорівнює людським експертам у діагностуванні захворювань на основі зображень. Як пише британська газета The Guardian, “потенціал штучного інтелекту в охороні здоров’я викликав ентузіазм, оскільки його прихильники стверджують, що це полегшить тягар на ресурсах, звільнить час для взаємодії лікаря та пацієнта та навіть допоможе у розробці індивідуального лікування”. Газета додає, що у серпні 2019 року британський уряд оголосив 250 мільйонів фунтів стерлінгів фінансування для нового лабораторії штучного інтелекту Національної служби охорони здоров’я.

У своєму звіті команда експертів на чолі з доктором Сяоан Лю та професором Аластайром Денністоном у Університетській лікарні Бірмінгема НHS фондова довірча власність та інших співавторів зосередилася на дослідженнях, опублікованих з 2012 року. Вони вважали, що цей рік став переломним для глибокого навчання, на якому ґрунтується використання штучного інтелекту при інтерпретації медичних зображень, коли “серія позначених зображень подається в алгоритми, які виділяють особливості в них і вчаться класифікувати подібні зображення. Цій підхід показав перспективи у діагностиці захворювань від раку до очних захворювань.”

Спочатку дослідники знайшли понад 20 000 відповідних досліджень, але лише 14 з них, заснованих на захворюваннях людини, дали їм якісні дані, які вони могли б використовувати, “перевірили систему глибокого навчання на зображеннях з окремої бази даних, на якій вона не була навчена, і показали ті самі зображення людським експертам.“

На основі результатів цих 14 досліджень експертна команда дійшла висновку, що “системи глибокого навчання правильно визначили стан захворювання в 87% випадків – порівняно з 86% для фахівців охорони здоров’я – і правильно дали чистий білет у 93% випадків, порівняно з 91% для людських експертів.“

Говорячи про дослідження, професор Денністон сказав, що в той самий час “результати були обнадійливими, але дослідження було реальністю для деяких гіпотез про штучний інтелект.” Все ж таки, він залишився оптимістом щодо використання штучного інтелекту в охороні здоров’я, кажучи, що “такі системи глибокого навчання можуть виступати в якості діагностичного інструменту та допомогти подолати затори сканів та зображень.” Також доктор Лю вважав, що “вони можуть бути корисними в місцях, де відсутні експерти для інтерпретації зображень.”

На іншому боці океану, і пов’язано з використанням штучного інтелекту в медицині, було оголошено, що клініка Майо в Міннесоті, яка, згідно з Wired, стала “початком сучасної медичної реєстрації в США”, буде співпрацювати з Google (GOOGL ) для безпечного зберігання “даних пацієнтів лікарні в приватному кутку хмарних обчислень компанії. Це зміна від Microsoft Azure, де Майо зберігала дані пацієнтів з травня минулого року, коли вона завершила багаторічний проєкт з переведення всіх своїх медичних закладів на єдину систему електронної реєстрації здоров’я.” На той час це називалося Проєкт Пламмер, на честь Генрі Пламмера, винахідника системи реєстрації медичних записів клініки Майо.

Як зазначає Wired, Google вже займається іншими зусиллями з використання штучного інтелекту в охороні здоров’я, з експериментами, такими як читання медичних зображень, аналіз геномів, прогнозування захворювань нирок та скринінг на захворювання очей, викликані цукровим діабетом. На основі 10-річної партнерства “Google планує розблокувати свій глибокий досвід штучного інтелекту на колосальній колекції клінічних записів Майо. Технологічний гігант також планує створити офіс у Рочестері, Міннесота, для підтримки партнерства, але відмовився сказати, скільки працівників буде працювати там чи коли воно відкриється.”

Щоб подолати можливі регуляторні та юридичні проблеми, які Google раніше мав, наприклад, з додатком Streams, який його підрозділ DeepMind розробляє в асистента штучного інтелекту для лікарів і медсестер, клініка Майо оголосила, що “Google буде контрактно заборонено поєднувати клінічні дані Майо з будь-якими іншими наборами даних, згідно з представником лікарні. Це означає, що будь-які дані, які Google має про людину через свої споживчі послуги, такі як Gmail, Google Maps і YouTube, не можуть бути поєднані з кешем очищених медичних записів Майо.”