Вход / Регистрация
21.11.2024, 22:00
ИИ от Google может предсказать смерть пациента
Искусственный интеллект знает, когда вы умрете. В отличие от фантастических фильмов, в реальности это может спасти вам жизнь.
В новом докладе, опубликованном в журнале Nature, сообщается, что предоставление цифровых медицинских данных модели глубокого обучения может существенно повысить точность предполагаемых исходов. В тестах с использованием информации двух американских больниц исследователи смогли показать, что эти алгоритмы способны предсказывать продолжительность пребывания пациента в учреждении, время его выписки и смерти.
В новом докладе, опубликованном в журнале Nature, сообщается, что предоставление цифровых медицинских данных модели глубокого обучения может существенно повысить точность предполагаемых исходов. В тестах с использованием информации двух американских больниц исследователи смогли показать, что эти алгоритмы способны предсказывать продолжительность пребывания пациента в учреждении, время его выписки и смерти.
Нейронная сеть, описанная в работе, использует невероятные объемы данных, включающие жизненные показатели и историю болезни пациента. Новый алгоритм хронологически выстраивает предыдущие события из записей пациента, что позволяет модели глубокого изучения определить будущие исходы, в том числе время смерти. Нейронная сеть также включает в себя написанные от руки заметки и комментарии для своих прогнозов. Само собой, все расчеты совершаются за рекордное время.
Что нам делать с этой информацией, кроме как бояться неизбежного? Больницы могли бы находить новые методы ухода за пациентом, корректировать лечение и предупреждать неотложную помощь задолго до того, как она понадобится. Это также может помочь разгрузить медицинских работников, избавив их от необходимости тратить время на разборки с данными.
ИИ уже широко применяют в других областях здравоохранения. Некоторые из недавно разработанных алгоритмов способны диагностировать рак легких и болезни сердца даже лучше людей-специалистов. Научные сотрудники также добавили к алгоритмам искусственного интеллекта изображения сетчатки глаза для определения вероятности развития у пациента одного или более основных заболеваний глаз.
Данные систем здравоохранения, выстроенные в хронологическом порядке. Модель глубокого обучения может использовать всю информацию, доступную вплоть до момента выведения прогноза / Alvin Rajkomar/Eyal Oren/Jeffrey Dean/Nature
Однако ранние испытания имели довольно малый масштаб по сравнению с тем, что пытается сделать Google. Все больше медицинской информации загружается в централизованные компьютерные системы, но большинство этих баз данных существуют независимо — они разбросаны по разным системам здравоохранения и правительственным агентствам.
Объединение всех личных данных в предсказуемую модель, которой владеет одна из крупнейших частных корпораций мира, вероятно, станет важным решением — пусть и не самым привлекательным. Цифровые медицинские данные миллионов пациентов в руках частных компаний могут вскоре привести к тому, что кто-то вроде Google будет использовать индустрию здравоохранения в своих интересах и превратится в монополиста.
Буквально на прошлой неделе в отношении технологии DeepMind Health, принадлежащей Alphabet, правительство Великобритании провело расследование, так как британцы были обеспокоены возможностью проявления с ее стороны «чрезмерной монополистской власти», согласно порталу TechCrunch. Репутация DeepMind Health уже была запятнана подозрениями в том, что технология нарушила законы Соединенного Королевства, собрав данные пациентов без их согласия в 2017 году.
Медицинские работники встревожены тем, как ИИ повлияет на медицину после его окончательного внедрения в систему, если заранее не будут предприняты меры предосторожности для прозрачности его работы. В своем заявлении Американская медицинская ассоциация признает, что союз искусственного интеллекта и врачей может иметь значительные преимущества, но также утверждает, что ИИ-инструменты должны «стремиться соответствовать определенным критериям, включая прозрачность, следование стандартам и свободу от необъективности». Закона США «Об отчетности и безопасности медицинского страхования» (англ. Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPAA), принятого конгрессом в далеком 1996-м, будет уже попросту недостаточно.
Без эффективной нормативной базы, поощряющей прозрачность в США, практически невозможно привлечь эти корпорации к ответственности. Частным компаниям придется удостовериться в том, что ИИ-технологии окажут положительный эффект на состояние пациентов, а не только на их интересы.