Сможет ли искусственный интеллект превзойти врачей в диагностике инфекционных заболеваний?
19.02.2025
Учёные использовали генеративные модели для обнаружения более миллиона новых молекул антибиотиков, многие из которых продемонстрировали высокую эффективность в доклинических испытаниях. Модели ИИ, обученные на данных масс-спектрометрии, эффективно выявляли устойчивость к противомикробным препаратам у штаммов бактерий, а СНС с 95-процентной точностью применялись для классификации морфологий грамполосок (4).
Аналогичным образом в онкологической визуализации ИИ применяется для обнаружения и классификации опухолей, прогнозирования реакции на лечение и отслеживание результатов лечения пациентов с различными видами рака.
В кардиологии ИИ ускоряет и облегчает обнаружение, сегментацию и диагностику заболеваний коронарных артерий, сердечной недостаточности и сосудистых аномалий.
В абдоминальной визуализации ИИ используется для оптимизации идентификации поражений печени, поджелудочной железы и почек. Аналитика на основе радиомики объединяет особенности визуализации, клинические данные и результаты для прогнозирования риска заболевания, выживаемости и терапевтической эффективности.
Во всех исследованиях ИИ неизменно повысил точность диагностики и эффективность рабочего процесса, что указывает на огромный потенциал персонализированной медицины и более эффективного ведения пациентов в целом (5).
Этические и практические соображения
Интеграция ИИ в здравоохранение сопряжена с серьезными этическими и практическими проблемами, особенно в области принятия клинических решений, ухода за пациентами и безопасности данных. Хотя ИИ повышает точность диагностики, предварительной аналитики и персонализированного лечения, использование им большого объема персональных медицинских данных вызывает озабоченность в отношении их конфиденциальности, защиты и информированного согласия пациентов.
Риск алгоритмической предвзятости, часто связан с недостаточной представленностью маргинализированных групп населения в обучающих наборах данных, может усугубить неравенство в доступе к здравоохранению и результатах лечения (6,7)
Для решения этих проблем были разработаны такие нормативные акты, как Общее положение о защите данных (GDPR), Положение об оборудовании (MDR) и Закон об искусственном интеллекте, которые обеспечивают прозрачность и подотчетность.
Это законы о защите данных, этичном внедрении ИИ и безопасности пациентов. Их соблюдение предотвращает предвзятость, обеспечивает конфиденциальность и гарантирует, что ИИ поможет врачеам, а не заменит их, соблюдая этические и практические медицинские стандарты (6,7).
Закон Европейского союза (ЕС) об искусственном интеллекте относит медицинские технологии на основе искусственного интеллекта к категории высокого риска, требующий строгих мер по обеспечению надежности и безопасности пациентов. Возникают также вопросы ответственности, особенно при определении того, на кого она должна быть возложена за ошибки, связанные с ИИ, - на врачей, разработчиков или медицинские учреждения. Директива об ответственности за искусственный интеллект (AILD) призвана внести юридическую ясность в этот вопрос (6,7)
