robogeek.ru

все о роботах и робототехнике

edu.robogeek.ru

все об обучении робототехнике

ИИ сможет трансформировать здравоохранение если мы позволим ему это сделать

Японские ученые спасли жизнь женщины, применив систему искусственного интеллекта (ИИ), чтобы диагностировать редкую форму рака. У 60-летней женщины с первичным диагнозом «не поддающийся лечению рак» удалось обнаружить случай редкой лейкемии, благодаря использованию ИИ с огромным количеством клинических данных по лечению рака.

Система ИИ Watson от IBM сравнивает симптомы пациента с результатами множества клинических исследований по онкологии, включающими симптомы, лечение и реакцию пациента. Аналогичная работа была проведена и в нью-йоркском онкологическом центре имени Слоуна-Кеттеринга, где команды врачей и аналитиков, подготовленных к работе с загруженной онкологическими данными ИИ Watson, использовали свои прогностические и аналитические возможности в диагностике рака.

Первую известность IBM Watson принесла победа в телевизионнной викторине Jeopardy (российский аналог «Своя игра») в США в 2011 году. А предыдущий вариант ИИ IBM назывался Deep Blue. Он стал первым ИИ, выигравшим у чемпиона мира по шахматам, когда им был Гарри Каспаров в 1996 году, и повторил свой успех в матче-реванше в следующем году. С точки зрения технологического детерминизма, возможно, неизбежным представляется то, что через 20 лет ИИ от шахматных увлечений дорос до проблем рака. Конечно, пришлось немало потрудиться, чтобы достигнуть этого.

Но попытки использования в контексте здравоохранения ИИ, систем машинного обучения и обработки баз данных были не бесспорными. С одной стороны, бурные восторги после спасения жизней благодаря системам обработки данных, мир персонализированной медицины с учетом наших потребностей, на службе которой алгоритмы глубокого обучения, работающие на основе смартфонов и носимых медицинских приборов. С другой, остается существенный скептицизм – недоверие машинам, важность человеского контакта, проблемы конфиденциальности в течение болезни пациентов и медицинская тайна, а также обобщенные страхи.

В действительности, это может удивить вас, но первая в мире компьютеризированная клиническая система принятия решений AAPhelp была разработана Тим де Домбал и Сьюзен Кламп в Великобритании в 1972 году. Этот первый предшественник сегодняшних систем ИИ использовал алгоритм Байеса для вычисления вероятной причины острой боли в животе, основываясь на симптомах пациента. Через два года система была усовершенствована и смогла давать более точные диагнозы, в сравнении с начинающими врачами.

Но стоит констатировать, что и по прошествии 40 лет AAPhelp так и не нашел массового применения.

Реальностью для самых ярых сторонников применения этой технологии в здравоохранении являются негативные ассоциации и страхи, которые препятствуют использованию ИИ прогностического назначения в клинических условиях, где они могут спасти жизни людей. Инновации в здравоохранении могут продлиться десятилетия.

И, хотя AAPHelp десятилетий явно не хватило, достижения IBM Watson уже показывают, что компьютеры могут спасти жизнь. Но использование баз данных в здравоохранении подразумевает некоторые проблемы с нарушением конфиденциальности личных данных пациентов, которые могут быть использованы исследователями для обучения ИИ ставить диагнозы. По сообщению национальной службы здравоохранения США, с предоставлением лаборатории ИИ компании Google DeepMind доступа к огромной базе данных через два месяца появились некоторые проблемы.

Предстоит еще многое сделать, чтобы завоевать сердца и умы пациентов и специалистов в отношении внедрения систем ИИ в зравоохранение, но эта работа уже началась.

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Есть вопрос по робототехнике? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован