Предположим, что вы чихаете и кашляете каждый день, а также у вас жар. Поскольку вы знаете о COVID-19, вы думаете, что вам может потребоваться пройти тест на антиген, чтобы определить, есть ли у вас COVID-19 или нет. Тем не менее, вы можете рассмотреть некоторые вопросы, например: насколько точен тест? Сможет ли он точно сказать, есть ли у меня COVID-19? Если не будет, зачем заморачиваться? Или даже, что, если мне сообщат, что у меня COVID-19, и я изолирован, но на самом деле у меня нет COVID-19? Ну, это было бы хлопотно.
Эти вопросы разумны. Вы хотите что-то узнать и думаете, скажет ли вам тест правду. Вы хотите убедиться, что информация, которую вам расскажет тест, будет надежной или нет.
Однако что, если предметом этих вопросов является не диагностический тест, а человек? Чтобы быть очень точным, что, если это ваш врач? Если ваш врач говорит вам, что у вас рак или псориаз, насколько вы можете доверять своему врачу?
Проблема медицинской диагностики
Медицинский диагноз является одним из основных примеров «проблемы прогнозирования». Основная идея медицинского диагноза состоит в том, чтобы иметь набор инструментов (суждения врачей, рентгенографические данные, результаты лабораторных исследований и т. д.), чтобы предсказать, что на самом деле происходит с вами. У вас вместо этого лихорадка денге или брюшной тиф? Если у вас опухоль, доброкачественная она или злокачественная?
Эта задача требует много размышлений и очень сложна, и даже у самых опытных врачей могут возникнуть проблемы при ее выполнении. Но не поймите меня неправильно, большинство врачей все еще могут достаточно точно поставить вам диагноз. Врачам потребуются годы и множество медицинских тренингов, чтобы отточить этот навык.
Медицинская диагностика и, в основном, все проблемы прогнозирования сложны. И если мы полагаемся на какую-то систему, которая сообщает нам, что происходит, мы хотим знать, насколько она точна. Правдивость системы прогнозирования можно измерить, и есть несколько показателей, которые мы можем использовать для оценки производительности. Один из лучших инструментов для измерения называется матрицей путаницы. Если вам интересно, вы можете прочитать статью Ануганти Суреш о матрице путаницы по этой ссылке https://medium.com/analytics-vidhya/what-is-a-confusion-matrix- d1c0f8feda5.
В основном матрица путаницы может помочь выяснить, сколько тестов являются точными, а сколько нет. Есть много других показателей, таких как чувствительность, специфичность и многое другое.
В любом случае инструмента прогнозирования, будь то тест на антиген COVID-19, тест на ВИЧ или маммография, вы должны убедиться, что показатели хорошие. Однако знаете ли вы точность диагноза от вашего врача?
Эта проблема освещена в книге «Шум», написанной Кэсс Санстейн и Дэниелом Канеманом. В книге также рассказывается о предвзятости в медицинской диагностике и о том, как врачи могут ее улучшить.
Почему ИИ может помочь?
Эта статья не предлагает вам перестать ходить в клиники и вместо этого пройти онлайн-тестирование. В большинстве медицинских проблем обращение к сертифицированному врачу по-прежнему является наилучшим вариантом. Однако ИИ может быть лучше в какой-то конкретной задаче. Это доказывает исследование в Китае. Алгоритм искусственного интеллекта проигрывает группе старших врачей в диагностике гематомы головного мозга. Другой алгоритм искусственного интеллекта оказался лучше, чем врачи, чтобы отличить аномалию от колоноскопии.
Опять же, эта статья не имеет целью сказать вам, что ИИ — лучшая альтернатива или даже заменит врачей. По крайней мере, в настоящее время у нас до сих пор нет алгоритма ИИ для диагностики каждой болезни, известной человеку. Большинство ИИ могут быть мощными для диагностики одного и только одного диагноза, а не множественного диагноза. Система искусственного интеллекта, которую мы видим в антиутопическом фильме «Элизиум», в которую вы можете просто прийти, и система может рассказать обо всех ваших состояниях, все еще, ну… принятие желаемого за действительное. Нам может понадобиться еще одно столетие, чтобы у нас появилась система искусственного интеллекта, которая заменит работу врачей.
Однако есть одна вещь, которую врачам, возможно, придется улучшить, — это систематические способы регулярной переоценки точности их диагноза. Хотя некоторые учреждения проводят обычную оценку, многие по-прежнему не хотят этого делать. К сожалению, врачи тоже люди, а человеческие суждения предвзяты. В этом случае есть несколько способов, которыми ИИ может быть лучше.
В этой статье я хотел бы указать на три способа, которыми ИИ может обеспечить лучшее решение.
1. ИИ объективен (или, по крайней мере, может быть спроектирован так, чтобы быть объективным)
Алгоритм искусственного интеллекта не имеет ни чувств, ни интуиции. Это можно рассматривать как недостаток. Однако, с другой стороны, эти характеристики могут дать преимущества для выполнения своей работы. Все люди могут быть предвзяты из-за своей собственной субъективности и могут затуманить суждение.
Однако мы должны знать, что ИИ также может давать неверные суждения. Хотя сам прогноз объективен, данные, которые он обрабатывает, поступают от человека, и это может быть источником субъективности. Подробнее об этом можно прочитать в этой статье https://www.washingtonpost.com/technology/2022/07/16/racist-robots-ai/
К счастью, эта проблема признается все больше и больше, и инженеры и ученые, занимающиеся искусственным интеллектом, придумали несколько способов ее решения. Но у вас есть идея. В большинстве случаев ИИ более объективен или, по крайней мере, на бумаге.
2. ИИ можно измерить
Я говорил о матрице путаницы и других метриках для оценки производительности системы прогнозирования. Эти показатели могут быть измерены в системе искусственного интеллекта и строго регулируются некоторыми агентствами. Перед развертыванием проводится строгая оценка, которая повторно калибруется и проверяется даже после развертывания системы. Однако вряд ли это делается для клиницистов. Некоторые клиницисты даже воспримут это как личное оскорбление, если вы сделаете для них тест, чтобы оценить точность их диагностики.
3. ИИ можно легко настроить
Алгоритм ИИ имеет разные подходы к настройке. После развертывания, если точность окажется низкой, система может быть дополнительно откалибрована для выполнения своей работы. Однако переподготовка врача может быть затруднена. Тренинги могут быть дорогостоящими и трудоемкими, и может быть еще сложнее выбрать лучший день, время и методы обучения.
Значит, врачи хуже?
Нет. Врачи по-прежнему являются самыми надежными клиническими компонентами. Врачи по-прежнему актуальны и будут актуальны в большинстве медицинских учреждений. Если у вас есть какие-либо проблемы со здоровьем, посещение клиник — это гораздо лучший подход, чем случайный поиск в Google, выполнение какого-либо «теста на основе искусственного интеллекта» и самостоятельное принятие лекарств.
Эта статья не предназначена для того, чтобы рассказать людям, что ИИ лучше, чем врачи. Более того, некоторые продукты «на базе ИИ» обозначают «ИИ» или «машинное обучение» только как жаргонизмы и на самом деле вообще не имеют никакого применения. Множество научных работ и экспертов до сих пор критикуют использование ИИ в медицинских задачах. Например, систематический обзор, оценивающий качество алгоритмов на основе ИИ для диагностики COVID-19, показывает, что о большинстве алгоритмов ИИ плохо сообщается, и перед их внедрением остаются опасения и вопросы.
Однако изменения, которые мы наблюдаем в нашем клиническом и технологическом мире, неизбежны. В некоторых случаях ИИ может предоставить решения, и все больше и больше ИИ внедряется в клиническую практику. На данный момент ИИ может нам помочь, хотя замена врачей по-прежнему немыслима даже для самого сильного сторонника ИИ.
В эту эпоху врачам необходимо адаптироваться к быстрым изменениям. Рост ИИ и машинного обучения невообразим, и каждый день внедряется все больше алгоритмов ИИ. Чтобы лучше заботиться о наших пациентах, врачи должны быть открытыми с технологиями. Мы не можем отрицать, что некоторые технологии могут быть полезны пациентам и врачам.
Кроме того, врачи должны всегда обновлять свои диагностические навыки и, когда это возможно, быть открытыми для пересмотра своего метода медицинской практики. Если нужны показатели производительности, то почему бы и нет? Такой подход может даже принести улучшение врачам. Врачи могут знать свои сильные и слабые стороны и пытаться улучшить их. Или даже они могут убедиться, что пациенты в безопасности, сообщая им свои показатели эффективности.
Мы живем в эпоху перемен, и эти перемены должен ожидать каждый. Врачи в том числе.
Здравствуйте! Спасибо, что прочитали эту статью. Пожалуйста, помогите мне создать лучший текст для вас, комментируя ваши комментарии. Если вам нравятся мои сочинения, не стесняйтесь оставлять впечатления, хлопать в ладоши и подписываться на мой профиль. Помогите своим друзьям найти меня, поделившись этой статьей. Желаю вам хорошего дня!
