Целительная сила ИИ

Source details

Canonical URL

Целительная сила ИИ

Other formats

• Markdown version
• Structured JSON version
• Bundle manifest

Bibliographic details

• Authors: KERRY DOOLEY YOUNG
• Published: December 5, 2023

Краткий обзор

• Текст: очерк о возможностях и рисках применения искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении.
• Автор: КЕРРИ ДУЛИ ЯНГ. Дата: Декабрь 2023 года.
• Основная мысль: ИИ уже приносит измеримую пользу в медицине, но одновременно проявляет предвзятость и требует регулятивных и инфраструктурных мер для безопасного масштабирования.

Кейc: LumineticsCore и диагностика диабетической ретинопатии

• Продукт: LumineticsCore, система, разработанная Digital Diagnostics, использующая специализированную камеру для получения изображений глаз с последующим анализом ИИ.
• Достижения:
  • В 2018 году стал первым управляемым искусственным интеллектом устройством, получившим разрешение FDA на диагностику диабетической ретинопатии.
  • В 2020 году Medicare согласилась оплачивать использование этого устройства в учреждениях первичной медицинской помощи.
• Результаты клинического исследования в Рангпуре, Бангладеш:
  • При использовании ИИ примерно для 1,59 пациента в час прием был признан успешным по сравнению с 1,14 пациента в контрольной группе.
• Вывод автора продукта (Майкл Абрамофф): LumineticsCore может помочь большему числу людей пройти диагностику повреждений глаз при диабете, в том числе в развивающихся странах.

Польза ИИ в клинике и в исследованиях

• Клиническая польза:
  • ИИ способен повысить пропускную способность диагностики и выявлять ранние признаки заболевания.
  • Различие между «влиятельным ИИ» (доказанная польза для пациентов) и «гламурным ИИ» (сенсационные разработки без убедительных доказательств).
• Фармакологические исследования:
  • ИИ ускоряет начальные этапы оценки действия соединений, снижая вероятность побочных эффектов на последующих испытаниях.
  • По словам Талы Фахури, эффективность исследований «выросла в геометрической прогрессии», и многие препараты, разработанные с использованием ИИ, «скоро появятся на рынке».

Риски и предвзятость

• Задокументированные случаи вреда:
  • В работе 2019 года (Science) показано, что алгоритм, широко используемый системами здравоохранения и страховыми компаниями, недооценивает тяжесть болезни чернокожих пациентов, что может приводить к отказам в медицинской помощи.
• Источники предвзятости:
  • Инструменты ИИ часто тренируются на данных преимущественно относительно обеспеченных, часто белых пациентов с хорошим доступом к здравоохранению.
  • Недостаток разнообразия среди разработчиков и данных ухудшает интерпретацию и корректность алгоритмов.
• Цитата эксперта: «Искусственный интеллект хорош настолько, насколько хорош его код» (Джером Сингх).

Неравенство доступа и проблемы для Глобального Юга

• Потребность и ограничители:
  • Потребность в ИИ может быть выше в менее развитых странах из‑за низкого соотношения медицинского персонала и пациентов.
  • По данным ВОЗ: в США на каждые 10 000 человек приходится примерно 36 врачей, в Великобритании — примерно 32, а в Индии — около 7 на 10 000 человек.
• Инфраструктурные и институциональные барьеры:
  • Нехватка электричества и серверов.
  • Недостаточное число сотрудников, способных эффективно лечить пациентов на основе диагноза ИИ.
• Оценка внедрения: «в некоторых случаях будет больше похожа на спринт. В других случаях это будет марафон» (Джером Сингх).

Регулирование и руководство

• Действия международных и национальных органов:
  • ВОЗ выпустила доклад, излагающий проблемы регулирования ИИ в медицине, выражая особую озабоченность быстрым распространением чат-ботов и инструментов на базе крупных языковых моделей.
  • Европейский парламент отметил опасения по поводу отсутствия прозрачности, вопросов конфиденциальности и безопасности.
  • FDA совершенствует подход к регулированию ИИ в медицинских продуктах через официальные указания, указывая компаниям, какие данные требуются для одобрения.
• Рекомендация по управлению рисками:
  • Необходимо выстраивать систему сдержек и противовесов, чтобы минимизировать некорректные прогнозы и диагнозы (Парта Маджумдер).

Ключевые выводы и практические рекомендации

• Выводы:
  • ИИ уже показал способность улучшать диагностику и ускорять исследования, но одновременно способен наносить вред из‑за предвзятости и недостаточной инфраструктуры.
  • Внедрение ИИ в медицинскую практику неизбежно и требует контролируемого подхода.
• Рекомендации:
  • Увеличить разнообразие данных пациентов, используемых для обучения алгоритмов.
  • Повысить разнообразие команд разработчиков (раса, культура), чтобы улучшить интерпретацию и код ИИ.
  • Укреплять инфраструктуру (электричество, серверы) и институциональные знания в менее развитых странах перед масштабированием ИИ‑решений.
  • Разработать и внедрить регулирующие механизмы, требующие прозрачности данных и доказательств клинической эффективности для одобрения продуктов ИИ.

Источник: Целительная сила ИИ, ФИНАНСЫ И РАЗВИТИЕ, Декабрь 2023. URL: https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2023/12/case-studies-ai-healing-powers-kerry-dooley-young

Content in this bundle

• glossaryr
  • glossaryr (Markdown version)
  • glossaryr (PDF)