AI вече превъзхожда лекарите по точност при поставянето на диагноза
Данни, публикувани вчера в авторитетното списание Nature, на които се позовава Financial Times сочат, че изкуственият интелект е достигнал същото или по-високо ниво в сравнение с лекарите в областта на поставянето на диагноза и изготвянето на план за лечение. Експертите все пак подчертават, че в реални условия AI все още не е в състояние безопасно да замести медицинските специалисти.
Специализираните AI модели Mira и Google Amie, които бяха тествани от авторите на проучването показаха по-висока ефективност при откриването на признаци на рак на панкреаса и пневмония при пациенти, както и при изготвянето на планове за лечение и диагностика, в сравнение с лекари. Освен това такива специализирани AI модели дават на пациентите по-точни медицински препоръки, отколкото универсалните.
Според Якоб Катер, който ръководи групата от германски учени, разработила Mira, AI агентите са подобни на автопилота в авиацията – те са способни да поемат рутинната част от работата на лекарите, но отговорността в крайна сметка трябва да лежи върху специалиста. Mira се основава на електронна база данни с десетки хиляди медицински досиета. При обучението на AI модела са използвани данни за повече от 500 клинични случая на медицинска интервенция. Mira демонстрира точност при диагностицирането на 8 заболявания, включително апендицит и белодробна емболия на ниво 87,1% в сравнение с 78,1%, постигнати от група от шестима лекари.
Моделът Amie е обучен на базата на Google Gemini и е тестван в сравнение с 21 лекари по 100 сценария на типични прегледи на пациенти, описани в препоръките на британската здравна система. Този модел е надминал реалните специалисти както при избора на методи на лечение, така и при предписването на лекарства. Въпреки това специалистите предупреждават, че AI моделите са били обучени въз основа на по-ясно формулирани данни в сравнение с тези, които реалните лекари обикновено получават от пациентите. Както подчертават техните разработчици, подобни AI модели все още не са готови за реално клинично приложение. На практика лекарите се сблъскват с много по-противоречива и фрагментирана информация, което затруднява вземането на решения. Освен това, успехите на Amie в това тестване могат да се дължат на общия напредък на универсалните AI модели, а не на съвършенството на специализираните решения за медицината, както отбелязват експертите.