## Целительная сила ИИ

## Source details

**Canonical URL:** [Целительная сила ИИ](https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2023/12/case-studies-ai-healing-powers-kerry-dooley-young)

## Other formats

- [Markdown version](/ru/publications/fandd/issues/2023/12/case-studies-ai-healing-powers-kerry-dooley-young/index.md)
- [Structured JSON version](/ru/publications/fandd/issues/2023/12/case-studies-ai-healing-powers-kerry-dooley-young/index.json)
- [Bundle manifest](/ru/publications/fandd/issues/2023/12/case-studies-ai-healing-powers-kerry-dooley-young/bundle-manifest.json)

## 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)](/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf.md){rel="alternate" type="text/markdown"}
  - [glossaryr (PDF)](/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf){rel="external" type="application/pdf"}

---

_Source: https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2023/12/case-studies-ai-healing-powers-kerry-dooley-young_