Искусственный интеллект, запрограммированный инженерами-компьютерщиками в конце 20-го века, появился на основе набора инструкций (правил), созданных людьми, что позволило технологиям решать базовые проблемы.
Примечание редактора: В информационную эпоху новые технологии оказывают влияние на многие отрасли. С учетом влияния автоматизации, компьютерных наук, искусственного интеллекта (ИИ) такие субъекты, как врачи, больницы, страховые компании и отрасли, связанные со здравоохранением, не являются исключением. Но в частности, в сфере здравоохранения ИИ оказывает более положительное влияние, чем другие отрасли.
Первое поколение
То, как сейчас обучается ИИ, можно представить как нечто похожее на подход студентов-медиков: системы ИИ также обучаются сотням алгоритмов для перевода симптомов пациента в диагнозы. Это считается первым поколением правил здравоохранения, которые будут включены в системы ИИ.
Алгоритмы принятия решений растут как дерево, начинаясь от ствола (проблемы пациента) и разветвляясь оттуда. Например, если пациент жалуется на сильный кашель, врач сначала спросит, есть ли температура. Будет два набора вопросов: есть температура/нет температуры. Первоначальные ответы приведут к дальнейшим вопросам о состоянии. Это приведет к дальнейшим ветвям. Наконец, каждая ветвь — это диагноз, который может варьироваться от бактериальной, грибковой или вирусной пневмонии до рака, сердечной недостаточности или десятков других заболеваний легких.
В целом, первое поколение ИИ могло распознавать проблемы, но не могло анализировать и классифицировать медицинские записи. В результате ранние формы искусственного интеллекта не могли быть столь же точными, как врачи, которые объединяли медицинскую науку со своей интуицией и опытом. И из-за этих ограничений основанный на правилах ИИ редко использовался в клинической практике в другие времена.
Полная автоматизация
К началу 21 века вторая эра ИИ началась с Искусственного узкого интеллекта (ИИ), или искусственного интеллекта, который решает определенные наборы задач. Появление нейронных сетей, имитирующих структуру человеческого мозга, проложило путь для технологии глубокого обучения. ИИ работает совсем не так, как его предшественники. Вместо того, чтобы предоставлять предопределенные правила исследователями, системы второго поколения используют огромные наборы данных для распознавания закономерностей, на которые у людей ушло бы много времени.
В одном из примеров исследователи снабдили систему ANI тысячами маммограмм, половина из которых показывала злокачественные опухоли, а половина — доброкачественные. Модель смогла мгновенно идентифицировать десятки различий в размере, плотности и затенении маммограмм, назначая каждому различию фактор воздействия, который отражал вероятность злокачественности. Важно, что этот тип ИИ не полагается на эвристику (правила большого пальца), как это делают люди, а вместо этого полагается на тонкие различия между злокачественными и нормальными обследованиями, которые неизвестны ни рентгенологу, ни разработчику программного обеспечения.
В отличие от ИИ на основе правил, инструменты ИИ второго поколения иногда превосходят человеческую интуицию в точности диагностики. Однако эта форма искусственного интеллекта также имеет серьезные ограничения. Во-первых, каждое приложение специфично для конкретной задачи. То есть система, обученная читать маммограммы, не может интерпретировать сканы мозга или рентгенограммы грудной клетки. Самым большим ограничением ИИ является то, что система хороша ровно настолько, насколько хороши данные, на которых она была обучена. Ярким примером этой слабости был случай, когда UnitedHealthcare полагалась на узкий ИИ для выявления самых больных пациентов и предложения им дополнительных медицинских услуг. Когда исследователи проанализировали данные, они обнаружили, что ИИ сделал вредное предположение. Пациенты были диагностированы как здоровые просто потому, что в их медицинских записях было указано, что они получили мало медицинской помощи, в то время как пациенты, которые получили много медицинской помощи, были признаны нездоровыми.
Будущие поколения ИИ также позволят людям диагностировать заболевания и планировать лечение, как любой врач. В настоящее время генеративный инструмент ИИ (MED-PALM2 от Google) сдал экзамен на получение лицензии врача с оценкой эксперта. Многие другие медицинские инструменты ИИ теперь могут писать диагнозы, похожие на диагнозы врачей. Однако эти модели по-прежнему требуют наблюдения врача и вряд ли заменят врачей. Но с их текущими темпами экспоненциального роста ожидается, что эти приложения станут как минимум в 30 раз мощнее в течение следующих 5 лет. Прогнозируется, что будущие поколения инструментов, таких как ChatGPT, предоставят медицинскую экспертизу в руки каждого, что кардинально изменит отношения между врачом и пациентом.
Составитель: VIET LE
Источник
Комментарий (0)