Почти у каждого есть склонность искать информацию о болезнях и симптомах в поисковых системах, и к этой привычке добавился новый тренд. Сейчас люди все чаще обращаются за консультациями по вопросам здоровья к искусственному интеллекту, будь то рекомендации по питанию, методы лечения или постановка диагноза.
фото:
iStockphoto/ Deagreez
В настоящее время нейросети переживают период наибольшей востребованности. Находят применение способностям искусственного интеллекта в самых разных сферах: от помощи школьникам с домашними заданиями и составления диет, до развлечений, оптимизации рабочих процессов и диагностики заболеваний!
Незначительные ошибки в школьном реферате вряд ли привлекут внимание, однако ошибочная интерпретация результатов анализов или исследований способна вызвать сильное беспокойство. В таком случае может потребоваться формулировка нового запроса для ChatGPT или DeepSeek: «Сыграй роль психолога».
Нельзя не учитывать, как некоторые программы, использующие искусственный интеллект, обрабатывают текст: они способны заменять слова синонимами или ошибочно понимать смысл предложений. Это заставляет задуматься.
В то же время повсеместно обсуждается перспектива замены нейросетей врачами и другими специалистами. Привлекает не только удобство и оперативность получения сведений о здоровье при консультации с искусственным интеллектом (отсутствуют очереди и связанные с ними неудобства), но и возможность выявления тех нюансов, которые могут остаться незамеченными у практикующего врача. Известны и подтвержденные случаи подобного рода.
Нашли пневмонию, но пропустили рак и аневризмы
Елена Панина, старший преподаватель кафедры лучевой диагностики МОНИКИ им. М. Ф. Владимирского и эксперт одной из российских компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта, отмечает, что технология ИИ не является новой – впервые о ней заявили еще в 1956 году. Однако широкое применение в медицине началось в период пандемии COVID-19, когда наблюдался значительный объем КТ-исследований?
Врачи еле успевали.
После завершения пандемии осталось огромное количество результатов компьютерной томографии. При последующем анализе этих снимков с использованием нейросетей стало известно, что, хотя врачи и диагностировали пневмонию, они упускали значительное число опасных для жизни состояний, таких как рак или аневризма аорты.
Как такое могло произойти? По словам Елены Паниной, это связано с особенностями работы нашего внимания.
Елена Панина
Лучевая диагностика
Преподаватель высшей категории кафедры лучевой диагностики Московского областного научно-исследовательского института клинической хирургии им. М. Ф. Владимирского, операционный директор компании «Айра Лабс», участник Национальной ассоциации управленцев здравоохранения, кандидат медицинских наук
«Когда перед врачом встает задача диагностики – определение степени распространенности какого-либо патологического процесса, он ищет ответ на этот вопрос. Если вы сосредоточены на достижении определенной цели, как, например, дойти до Красной площади, то, несомненно, обратите внимание на что-то по пути. Однако, если вам не указали, на какие признаки следует обратить внимание, и не попросили прихватить с собой шоколад, вы просто достигнете Красной площади. Вы видите эту цель. Врач видит цель оценки изображения на предмет выявления определенного процесса и может пропустить аневризму, поскольку у него отсутствует соответствующая диагностическая задача. Но на изображении это все равно присутствует, — отметила Елена Панина на форуме «В фокусе — здоровье», организованном фармацевтической компанией «Гедеон Рихтер».
Способность нейросетей анализировать данные в большем объеме, чем это может сделать человек, является значительным преимуществом. Однако, стоит ли безоговорочно доверять результатам их работы и поставленным диагнозам? Могут ли они допускать ошибки, и какие риски возникают, когда вы предоставляете ИИ-врачу информацию о своем здоровье?
Елена Панина поделилась информацией о применении искусственного интеллекта в современной медицине.
В чем сила ИИ-врача
1. У него лучше «зрение»
Искусственный интеллект способен выявлять на изображениях признаки, которые врач сможет заметить лишь спустя некоторое время.
По мнению Елены Паниной, человеческий глаз способен различать от 700 до 1000 оттенков серого, в то время как устройства и дисплеи воспроизводят лишь 256. Рентгеновские и компьютерно-томографические изображения демонстрируют взаимодействие различных структур, характеризующихся белыми и серыми цветами. При этом рентгенологу необходимо анализировать даже незначительные различия в яркости – чуть светлее или чуть темнее?
Значительное влияние оказывают также настройки, используемые рентген-лаборантом при работе с оборудованием, поскольку они могут различаться. В результате, например, образование, не превышающее 2 мм в диаметре, на белой кости может остаться незамеченным для врача, в то время как у системы искусственного интеллекта вероятность его обнаружения выше.
2. Работает быстрее
Недавнее исследование, в котором приняли участие 99 российских врачей, продемонстрировало, что применение искусственного интеллекта позволяет медикам существенно сокращать время, затрачиваемое на работу, одновременно повышая их производительность.
По словам Елены Паниной, участникам эксперимента было предложено проанализировать 30 компьютерных томограмм грудной клетки, необходимо было описать и идентифицировать 12 патологий. Одновременно с этим, в их ноутбуках работала программа, которая фиксировала, на какие области изображения врач обращает внимание, сколько времени он уделяет описанию, с какой скоростью он просматривает снимки и другие параметры, то есть была создана имитация реальной рабочей среды. В результате было установлено следующее.
При самостоятельном описании находок врачом, без использования искусственного интеллекта, диагностировалось лишь 41% случаев, при этом на работу уходило в среднем 15 минут. Однако, при использовании ИИ, который выделял области, требующие дополнительного внимания, врач выявлял 91% находок, затрачивая на это 11 минут.
3. Обходится дешевле
Временные затраты специалиста обходятся дороже, чем анализ компьютерной томографии с использованием искусственного интеллекта, при этом врач выполняет эту задачу значительно быстрее.
Недостатки тоже имеются
На первый взгляд, искусственный врач демонстрирует более высокую скорость и точность работы. Возникает вопрос, не сможет ли он в перспективе полностью заменить врачей-людей?
Но вопросы пока остаются.
Откуда ИИ-доктор все знает?
Об этом ему сообщили. По словам Елены Паниной, в настоящее время, согласно стандартам для медицинских изображений, при создании базы данных искусственного интеллекта достаточно заключения двух специалистов — например, определения типа образования и его характеристик. В случае разногласий между экспертами, принимается решение третьего специалиста. Таким образом, всегда присутствует несогласие.
«Вот два эксперта. Один утверждает: «Это синий цвет». Второй эксперт соглашается: «Синий». Вся эта информация была зафиксирована у него (у ИИ) в виде кода 123 — в коде это будет обозначено как «синий». Однако появляется новый эксперт и заявляет: «Нет, это голубой». Искусственный интеллект, обладающий определенным алгоритмом и числовыми данными, распознает это как голубое? Нет», — приводит пример Елена Панина.
В отличие от практикующих врачей, которые способны учитывать различные интерпретации нормы и вести обсуждения, ИИ-доктор представляет собой программный код и может взаимодействовать исключительно с другими кодами.
Найдет все?
«Фактическое использование продуктов может не соответствовать тому, что заявлено в рекламных и маркетинговых материалах. Это связано с тем, что разработчики создают продукт, а маркетологи занимаются его продвижением и продажей. Часто заявляется, что на снимке можно обнаружить все необходимое, однако умалчивается, что лишь единичные патологии (1-2-4) видны, а остальные (24) — нет, поскольку продукт не предназначен для их выявления. В результате, ожидания от продукта оказываются завышенными, — отмечает кандидат медицинских наук.
А «лишние» находки бывают?
Безусловно, это встречается. Елена Панина отмечает, что различные производители применяют разные параметры в своих программах.
Некоторые специалисты регулируют параметры алгоритмов, стремясь к увеличению числа ошибочных срабатываний: пусть врач дополнительно проверит результаты, но при этом не упустит важные сигналы. Другие выбирают компромиссный вариант, а третьи ориентируются на подтвержденные результаты. Если же обнаружены незначительные и неясные отклонения, то они игнорируются.
Кто будет отвечать?
Нейросети не несут ответственности за ошибочные диагнозы и предписанное лечение.
По мнению специалиста, в любой области, будь то лучевая или функциональная диагностика, электрокардиография или дерматоскопия, юридическая ответственность сегодня лежит на лице, подписывающем протокол и подтверждающем заключение. Речь идет о практикующем враче.
Не возникнет ли в будущем утечка моей личной информации?
Информация может появиться в самых неожиданных местах. Елена Панина отметила, что нейросети не несут ответственности за нарушение врачебной тайны.
«Вся информация, появившаяся в сети, оказалась у мошенников. Это необходимо осознать. В медицинских учреждениях мы несем ответственность, и персональные данные пациента не передаются производителям. Существует эффективный инструмент – анализатор. Все данные из медучреждений подвергаются анализу, персональные данные при этом удаляются. Они отправляются на сервер для обработки обезличенных исследований. Результаты исследования возвращаются, происходит повторное удаление идентифицирующих данных, и к ним прикрепляется история болезни пациента. Таким образом, вы защищены законодательством», – подчеркивает эксперт.
Даст второе мнение?
Если нет возможности посетить врача, будь то дефицит специалистов или желание получить дополнительное заключение, некоторые пользователи загружают свои медицинские заключения в DeepSeek и ChatGPT. Способны ли эти инструменты оказать помощь? Возможно, однако степень достоверности полученных результатов вызывает вопросы. По словам Елены Паниной, подобными методами пользуются лишь самые смелые экспериментаторы.
«Это весьма дерзкий шаг. В настоящее время ни один производитель, обладающий регистрационным удостоверением, не работает на рынке B2C. Причина проста: вопросы этики. Поясню: врач располагает историей болезни, сведениями о проведенных исследованиях и на их основе выносит заключение. Таким образом, один и тот же узел может быть признаком онкологического заболевания или доброкачественной опухолью. […] Если использовать только анализ крови, мочи или загрузить какой-либо снимок в DeepSeek, на каком основании будет сделано заключение? На основе какого-либо набора данных? — отмечает эксперт, подчеркивая необходимость различать технологии, предназначенные для развлечений, и технологии для решения жизненно важных задач: это принципиально разные направления и сценарии использования.
Заменит ли ИИ реальных врачей?
По мнению Елены Паниной, любая нововведение в доказательной медицине проходит длительный период от первоначальной идеи до применения в клинической практике, включающий в себя масштабные клинические исследования, техническую экспертизу, регистрационные процедуры и другие этапы. Этот процесс эксперты обозначают как пирамиду доказательности.
По мнению кандидата медицинских наук, полная замена врачей искусственным интеллектом невозможна. Вместо этого, обычных врачей заменят специалисты, использующие искусственный интеллект в своей практике.
Несмотря на то, что ощутимая нехватка медицинских работников сохраняется, этот вопрос, вероятно, остается в сфере предположений.
К слову
В Москве в 2020 году был запущен проект, направленный на использование искусственного интеллекта в лучевой диагностике. Изначально система применялась в столичных поликлиниках, затем к ней подключились больницы, и теперь к проекту присоединяются регионы. На данный момент в московском эксперименте участвуют 154 медицинские организации из разных регионов.
Искусственный интеллект помогает врачам-рентгенологам в выявлении признаков рака легкого, пневмонии, остеопороза, аневризмы аорты, ишемической болезни сердца, инсульта, легочной гипертензии и других заболеваний на медицинских изображениях, таких как маммограммы, КТ, МРТ и рентгеновские снимки. На сегодняшний день, в рамках проведения экспериментов, ИИ проанализировал свыше 16 миллионов исследований.
