ИИ в диагностике рака: почему умные алгоритмы пока не могут заменить врачей

Искусственный интеллект не может успешно диагностировать онкологические заболевания.

Специалисты Массачусетского технологического института провели исследование, которое выявило ограничения использования искусственного интеллекта в диагностике онкологических заболеваний. Они подчеркнули, что, несмотря на значительные успехи ИИ в визуальном анализе, точность современных моделей всё ещё оставляет желать лучшего.

Результаты исследования опубликованы журнале MIT Technology Review.

В качестве примера можно привести модель Atlas, разработанную специалистами клиники Мейо. Она продемонстрировала точность диагностики рака предстательной железы на уровне 70,5%, что значительно уступает показателям опытных врачей.

Карло Бифулко, главный врач Providence Genomics, подчеркнул, что даже точность в 90% не является выдающимся результатом в сфере онкологии.

Одной из причин, по которой существующие модели искусственного интеллекта (ИИ) не всегда работают эффективно, является недостаток обучающих данных. Лишь 10% патологоанатомических практик в США имеют цифровой формат, а большая часть образцов хранится в архивах и не может быть использована для анализа.

Ещё один аспект, который вызывает сложности, — это объём информации в документах, содержащих данные о биопсиях. Образцы увеличиваются до таких размеров, чтобы можно было получить цифровые изображения с разрешением более 14 миллиардов пикселей. Это разрешение превышает стандартные параметры, используемые для обучения моделей искусственного интеллекта.

Однако учёные из Йельского университета разработали инновационный метод диагностики психических расстройств. Они применили умные часы для сбора данных о симптомах синдрома дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) и тревожности у подростков.