Врач-патологоанатом из Центра морфологических исследований «Гемотест» Арина Лейман рассказала, насколько ещё далеко искусственный интеллект от полной самостоятельности в диагностике. По её словам, полностью доверять выводам ИИ на текущем этапе не стоит — любые гипотезы, сгенерированные нейросетями, требуют обязательной проверки квалифицированным специалистом.
В качестве доказательства эксперт привела результаты недавнего исследования, в котором участвовало 200 гистологических сканов биопсийного и операционного материала. Учёные сравнили заключения двух нейросетевых моделей с выводами врача-патологоанатома. Для этого образцы оцифровали с помощью трёх разных сканеров, а анализ проводился в трёх режимах: по одним только изображениям, с указанием органа, откуда взята ткань, и с учётом дополнительной клинической информации из направления.
Оказалось, что точность алгоритмов напрямую зависит от объёма предоставленных данных. Когда ИИ работал только с визуальной информацией, его выводы совпадали с мнением врача лишь в восьми процентах случаев. Указание на конкретный орган повысило этот показатель до 30 процентов, а добавление клинических данных — до 43 процентов. Это значит, что знания о пациенте и цели исследования действительно помогают нейросети давать более точные результаты.
При этом даже при расширенном контексте алгоритм не всегда был безошибочен. Кроме того, на итоговый вывод влияло и техническое оборудование: один и тот же образец, отсканированный на разных устройствах, мог приводить к разным заключениям.
Лейман отметила, что ИИ пока остаётся полезным инструментом — он способен генерировать дополнительные гипотезы, которые врач мог упустить. Однако окончательное решение о диагнозе всё равно должно принимать человек, который сможет сопоставить данные алгоритма с реальной клинической картиной и результатами собственного исследования.
Недавно немецкие учёные представили систему искусственного интеллекта, которая за несколько минут определяет тип опухоли мозга по обычным микроскопическим изображениям тканей. Новая технология может значительно ускорить диагностику и помочь врачам быстрее подобрать лечение.
