Почти несомненно, что искусственный интеллект (ИИ) меняет нашу жизнь. Хотя он поддерживает нас во многих отношениях и упрощает повседневную жизнь, отвечая на вопросы, заказывая товары или предоставляя факты, многих пугает опасность потерять работу из-за ИИ. Утверждается, что это дошло до замены врачей искусственным интеллектом из-за недавнего появления искусственного интеллекта в медицине. Но как ИИ изменит сферу медицины? Будет ли в будущем ИИ диагностировать наши болезни и лечить нас, или же врачей нельзя заменить? В этой статье мы рассмотрим это с научной точки зрения немного. Мы увидим, собираются ли клиницисты полностью исчезнуть или мы будем наблюдать рост числа клиницистов, оснащенных сверхчеловеческим искусственным интеллектом, который позволяет им ставить беспрецедентные диагнозы и лечение.

Несмотря на то, что существует широкий спектр различных типов врачей, мы ориентируемся на то, что мы называем «шаблонные клиницисты», т. Е. На клиницистов, которые тратят много времени на анализ информации, поиск закономерностей и, по этим шаблонам сделайте прогноз наиболее вероятного диагноза. Мы так и поступаем, поскольку такие врачи, похоже, подвергаются большому риску быть замененными искусственным интеллектом. Это потому, что предсказания - это и есть хлеб с маслом для ИИ. Фактически, Джеффри Хинтон, крестный отец глубокого обучения (разновидности ИИ), даже заявляет, что мы должны прекратить обучать такого рода клиницистов, поскольку ИИ будет непревзойденным в выполнении их работы. Сначала мы рассмотрим три категории специалистов по паттернам, а затем изучим, какие компоненты можно заменить ИИ, а какие нет.

Радиолог - это врач-клиницист, который интерпретирует медицинские изображения (например, рентген грудной клетки), которые используются для диагностики или лечения заболеваний. Если радиолог не является «интервенционным» (т.е. он не выполняет лечебные процедуры, такие как размещение устройства в кровеносном сосуде), радиологи редко видят пациентов: ни для обсуждения результатов сканирования, ни для чего-либо еще. Обычно радиолог сидит в темной комнате, анализирует медицинские изображения и ищет полезные шаблоны, которые помогают диагностировать болезнь пациента. Затем радиолог заполняет отчет, который передается терапевту. Часто врачи общего профиля только читают отчет, так как они слишком заняты, чтобы сами просматривать снимки.

Патолог - это медицинский специалист, который обычно диагностирует заболевание, анализируя образцы тканей, клеток и биологических жидкостей. В частности, патологи анализируют образцы тканей человека, чтобы поставить однозначный диагноз. Однако это весьма нетривиально. Многочисленные исследования показали, что даже сертифицированные патологоанатомы часто не согласны с диагнозом некоторых тканей. Например, было показано, что согласие на диагностику какой-либо формы рака груди составляет всего 48%.

Дерматолог занимается заболеваниями кожи, волос, ногтей и некоторыми косметическими проблемами. Кожные заболевания являются одной из самых частых причин посещений врача: они составляют 15% всех посещений! В отличие от радиолога и патолога, дерматолог часто не диагностирует кожные заболевания. Около двух третей всех кожных заболеваний диагностируются недерматологами, что приводит к 50% ошибочных диагнозов. Хотя дерматологи не только изучают кожные заболевания (они также их лечат), ИИ обладает огромным потенциалом, позволяющим справиться с повседневной задачей диагностики кожных заболеваний. Тем более, что не хватает дерматологов для диагностики огромного количества кожных заболеваний.

Что ИИ умеет делать.

В 2015 году Ричард Левенсон и его коллеги использовали голубей для считывания радиологических и патологических изображений [1]. Двенадцать голубей пытались обнаружить микрокальцификаты и злокачественные образования, которые могут быть индикатором рака груди на маммограммах и слайдах патологии. Результаты были удивительными, поскольку голуби достигли поразительной точности. Ричард Левенсон и его коллеги пришли к выводу, что, основываясь на своих выводах, голубей можно использовать для поддержки врачей, когда они сталкиваются с «относительно приземленными задачами». Если голубей можно использовать вместо врачей, то почему не ИИ?

Несмотря на разнообразные возможности современных алгоритмов искусственного интеллекта, область искусственного интеллекта, которую можно здесь использовать, называется «компьютерным зрением». Как следует из названия, компьютерное зрение относится к алгоритмам, которые «позволяют компьютеру видеть». Наиболее заметной является задача, в которой ИИ требуется, чтобы различать собак и кошек на картинке. Такой ИИ также может использоваться для интерпретации медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки или маммограммы. Это дает три основных преимущества: точность, скорость и стоимость.

Точность. Во-первых, и это наиболее важно, это точность. Вот насколько хорошо ИИ может интерпретировать медицинские изображения и прогнозировать диагноз. Например, насколько хорошо ИИ может обнаруживать раковые узелки в легких на рентгеновском снимке грудной клетки по сравнению с сертифицированными радиологами. За последнее десятилетие было проведено множество исследований, в ходе которых были разработаны алгоритмы (обычно основанные на так называемых сверточных нейронных сетях), которые поглощают огромное количество медицинских изображений, чтобы научиться количественно определять костный возраст, классифицировать рак легких и головного мозга, диагностировать метастазы рака. лимфатическим узлам. Прогноз ИИ сравнили с прогнозами нескольких сертифицированных клиницистов. В большинстве исследований ИИ достиг значительно лучших результатов, чем клиницисты.

Одно из самых впечатляющих исследований было опубликовано в 2017 году под названием «Классификация рака кожи на уровне дерматологов с использованием глубоких нейронных сетей» [2]. Авторы разработали ИИ, который может использовать изображения кожных повреждений, чтобы точно классифицировать, является ли поражение доброкачественным или злокачественным. Если поражение было злокачественным, ИИ мог предсказать, является ли поражение меланомой. Алгоритм был протестирован более чем двадцатью сертифицированными дерматологами. Алгоритм работал лучше, чем у большинства дерматологов.

Скорость. Помимо более точной диагностики, ИИ также работает намного быстрее. Например, в то время как радиолог может интерпретировать от 50 до 100 рентгеновских лучей в день, искусственный интеллект, такой как Zebra Medical Vision, который был развернут в 2017 году в 50 больницах, может интерпретировать до 1000000 рентгеновских снимков одновременно. Экономия времени сама по себе не влияет на исход для отдельного пациента, поскольку болезни обычно не прогрессируют существенно в короткие сроки. Однако это имеет огромное влияние на уровень населения. То есть мы могли бы диагностировать гораздо больше медицинских изображений, потенциально сделанных с помощью наших смартфонов и интерпретированных в считанные секунды. Это позволило бы поставить диагноз людям, которые иначе не поставили бы. Более того, пациент может гораздо чаще получать диагноз, что позволяет своевременно диагностировать начало заболевания.

Стоимость. И последнее, но не менее важное: внедрение ИИ в медицину может привести к беспрецедентной экономии средств. В то время как годовая зарплата рентгенологов составляет до 400 000 долларов, ИИ «только» нужно электричество. Если мы сможем существенно снизить стоимость диагностики, мы сможем сделать диагностику доступной для широкого круга пациентов, которые, учитывая рост расходов на здравоохранение, просто не могут позволить себе диагностику в настоящее время. Кроме того, это компенсировало бы нехватку медицинских специалистов.

Таким образом, мы видим, что ИИ обладает значительным потенциалом изменить то, как практикующие клиницисты практикуют свою профессию. Однако может ли ИИ полностью заменить их?

Чего ИИ не может сделать.

Принятие решений: современный ИИ может обеспечить сверхчеловеческую производительность, но только в очень узких задачах, таких как чтение медицинских изображений. Более того, эта сверхчеловеческая производительность достигается в предсказаниях. Однако задачи клиницистов намного сложнее. Они должны учитывать всю историю болезни, восприятие пациента, семейный анамнез и многое другое. Хотя это также может быть принято во внимание ИИ, врачи, в конечном итоге, должны принять решение, а не прогноз! То есть от них требуется не только рассказать вам, от чего вы страдаете, но и о том, как предотвратить дальнейшие страдания и, в лучшем случае, как их вылечить. Следовательно, диагностика и лечение пациента - это не только узкая задача прогнозирования, но и очень широкая и сложная задача принятия решений с множеством различных неприятностей и аспектов. Чтобы ИИ сделал это, нам нужно научить ИИ принимать решения. Это, однако, предположительно потребует человеческого интеллекта, чего (пока) не достигаются сегодняшним ИИ.

Сочувствие. Работа врача - не только анализ закономерностей и данных - врач может сделать гораздо больше. Врач может проявить к пациенту сочувствие. Или, другими словами, врач - человек и знает, как взаимодействовать с другими людьми. Однако ИИ не может. Или, по крайней мере, пока. Хотя существуют алгоритмы, которые могут определить, сердится ли человек, счастлив или голоден, по изображениям, проявление истинного сочувствия к человеку - это гораздо больше. Но именно такие навыки, как сочувствие, существенно улучшают результаты лечения пациентов. Пациент с большей вероятностью будет придерживаться плана лечения, когда почувствует, что врач понимает и заботится о нем. Пациент с большей вероятностью возьмет на себя ответственность за свое здоровье, если поймет причину своей болезни и способы ее лечения. Для этого, опять же, врачу необходимо обсудить и объяснить результаты. Сам анализ и оптимальное лечение - это еще не конец пути. Пациент должен понимать заключение, которое требует от врача объяснения его так, как его понимает пациент. Действительно, было показано, что улучшение отношений между врачом и пациентом приводит к лучшим результатам для пациентов. Следовательно, быть человеком - это, в конце концов, то, чего ИИ все еще не хватает.

Вывод.

В заключение скажу, что сегодняшний искусственный интеллект может многое и, возможно, сможет сделать гораздо больше в будущем. Однако в обозримом будущем искусственный интеллект не заменит врачей. Хотя ИИ может достичь сверхчеловеческой производительности в различных задачах, эти задачи очень узкие и включают только прогнозы, но редко решения. То, что ИИ может сделать уже сегодня, - это поддерживать врача, решая эти узкие, но трудоемкие задачи. Таким образом, ИИ может предоставить врачам больше времени, чтобы выслушать, пообщаться и объяснить результаты пациентам. Или, другими словами, ИИ может помочь врачу снова стать более человечным и сосредоточиться на задачах, которые лучше всего подходят людям.

Ссылки:

[1] Левенсон и др., «Голуби (Columba livia) как обучаемые наблюдатели за патологическими и радиологическими изображениями рака груди», PloS one, 2018

[2] Эстева и др., «Классификация рака кожи на уровне дерматологов с помощью глубоких нейронных сетей», природа, 2017 г.