ИИ оказался эффективнее врачей в диагностировании болезни
В 2013 году компьютер IBM Watson поступил в коммерческую эксплуатацию в качестве врача-диагноста. Этому предшествовали два года учёбы, в течение которых Watson изучил 605 тыс. медицинских документов, в общей сложности 2 миллиона страниц текста. Перед началом врачебной практики компьютер проанализировал 25 тыс. историй болезни и проработал 14,7 тыс. часов для тонкой настройки алгоритмов.
Уже три года назад IBM Watson значительно превосходил врачей в определении оптимального лечения после диагностирования болезни. Например, точность назначения оптимального лечения после диагностирования рака лёгких в больницах США составляет 50%. То есть в половине случаев врачи рекомендуют не самый идеальный курс лечения и препаратов. Так вот, у компьютера IBM Watson точность назначения оптимального лечения составляла 90%.
С тех пор база знаний компьютера была значительно пополнена, так что компьютер стал ещё больше превосходить человека в точности диагностирования отдельных видов рака и назначения лечения. Показательный случай произошёл в Японии. Врачи из института медицинских наук Токийского университета пытались лечить женщину, страдающую от лейкемии, но лечение оказалось неэффективным. Тогда они обратились за помощью к IBM Watson, чтобы попытаться найти более эффективное решение. Диагноз компьютера был неожиданным. Он определил, что женщина на самом деле страдает от другой формы лейкемии, а не от той, от которой её лечили врачи.
IBM Watson поставил диагноз с учётом генетических данных пациентки и истории её болезни. Эти параметры компьютер сравнил с информацией из 20 млн других историй болезни в своей базе. Он диагностировал другую форму лейкемии и, соответственно, предложил другое лечение.
Этот пример показывает большой потенциал использования дата-майнинга и применения искусственного интеллекта в диагностике. В перспективе, возможно, ИИ сможет не только диагностировать, но и предсказывать болезни на основе индивидуальной генетической информации, текущих медицинских показателей и результатов анализов пациентов.
