Сможет ли искусственный интеллект превзойти врачей в диагностике инфекционных заболеваний?
19.02.2025
В диагностике инструменты, работающие с использованием искусственного интеллекта (ИИ), повышают точность рентгенологических, патологоанатомических и эндоскопических исследований, позволяя быстрее и точнее выявлять заболевания.
Хирургические системы с искусственным интеллектом увеличивают точность и эффективность минимально инвазивных процедур.
При поиске лекарств ИИ ускоряет процесс благодаря анализу большого массива данных, прогнозированию молекулярных взаимодействий и оптимизации набора препаратов.
Кроме того, виртуальная реальность (VR) и дополненная реальность (AR), основанные на ИИ, меняют медицинское образование и методы подготовки хирургов.
Однако при том, что ИИ повышает эффективность и ускоряет процесс принятия решений, он лишь дополняет человеческий опыт, а не заменяет его. По мере его встраивания в медицину будут улучшаться уход за пациентами, персонализироваться методы лечения и приниматься инновационные решения, но... (1).
Возможности и недостатки ИИ
Системы на базе ИИ могут обрабатывать и интерпретировать огромный объем сложных медицинских данных, включая рентгеновские снимки, магнитно-резонансные снимки (МРТ) и компьютерную томографию (КТ), а также биосигналы, такие как электрокардиограмма (ЭКГ), электроэнцефалограмма (ЭЭГ) и электромиография (ЭМГ).
Кроме того, ИИ способен анализировать записи пациентов, включая электронные медицинские карты (EHR), помогая медикам в раннем выявлении заболеваний и планировании лечения (1,2).
Основным преимуществом ИИ в диагностике является его способность обрабатывать мультимодальные медицинские данные, объединяя текст, изображения и физиологические сигналы для получения полной картины состояния здоровья пациента. Объясняющий искусственный интеллект (XAI) играет решающую роль в превращении диагноза, основанного на ИИ, в прозрачный и интерпретируемый, что позволяет врачам подтверждать его прогнозы.
Системы поддержки принятия клинических решений (CDSS), основанные на ИИ, повышают точность решений, уменьшая частоту диагностических ошибок (1,2)
Однако, несмотря на успехи, ИИ в медицинской диагностике сталкивается с рядом проблем. Получение качественной медицинской информации требует больших, высококачественных и хорошо маркированных наборов данных для обучения ИИ, но их предвзятость может привести к неточному диагнозу, особенно когда модели обучаются на нерепрезентативных группах населения.
Этические проблемы, связанные с конфиденциальностью данных, прозрачностью и подотчетностью, также являются препятствием для широкого внедрения ИИ.
Кроме того, проблемы совместимости диагностических инструментов на основе ИИ, разработанных разными организациями, препятствуют их беспрепятственной интеграции в существующие системы здравоохранения (1,2).
