---

Скачать книгу

---

к нему впервые, задержитесь на пять минут дольше). За это время врач на вас почти не посмотрит: он озабочен заполнением медицинской карты. Карта эта теперь электронная, но это не облегчает работу: разработчики программного обеспечения используют форматы файлов, которые не согласуются с программным обеспечением конкурентов, к тому же, по статистике, до 70 % информации из карты врач просто копирует в новые записи, увеличивая тем самым риск дублирования ошибок.

      В то же время у врача есть отличная возможность назначить вам множество анализов, чтобы исключить все проблемные факторы. Многие из них – пустая перестраховка, которая, по подсчетам Национальной академии медицины США, стоит стране $765 млрд в год, или четверть всех расходов на здравоохранение (другое исследование такого рода гласит: 85 % всех дооперационных лабораторных тестов совершенно необязательны!).

      20–30 % женщин, обследование которых дало отрицательный результат рака груди, на самом деле уже имели опухоль. Но не менее часто исследования выявляют опухоли, которые не перейдут в агрессивную фазу, так что показанная врачом операция принесет женщине куда больше страданий. И речь идет о каждой третьей пациентке! Дело еще и в том, что маммография не всегда дает точные результаты, и специалисты сами это понимают. Когда 160 врачей попросили определить вероятность рака груди у пятидесятилетней женщины на основании положительной маммографии, те сошлись на 90 %. На самом деле вероятность составляла один из десяти.

      Да, врачи ошибаются так же, как и все люди. Этот механизм совершения ошибок описан Нобелевским лауреатом Даниэлем Канеманом[1]. Дело в том, что у нас два типа мышления. Первое – интуитивное, автоматическое, быстрое. Второе – логическое, рациональное, медленное. Как легко догадаться, интуитивное мышление всегда опережает логическое. В повседневной жизни это позволяет нам не зависать по любому поводу, но, когда речь заходит о действительно важных решениях вроде постановки диагноза, спонтанность все портит. Именно доверяясь быстрому мышлению, врач:

      • формирует свое мнение на основе самых простых и доступных ему примеров, редко задумываясь об особых случаях (так называемое смещение в сторону доступности);

      • склонен так интерпретировать информацию, чтобы она совмещалась с его системой взглядов, сколь бы ограниченной та ни была (так называемая предвзятость подтверждения).

      Что ж, искусственный интеллект может оказаться здесь неплохим помощником: он не устает, не раздражается, выносит решение только на основе беспристрастного анализа данных, и с каждым годом эти вычислительные операции все дешевле.

      Но не все так просто.

      Почему врачи должны помогать компьютеру

      Искусственный интеллект умеет немало. Еще бы: в его распоряжении:

      • море данных (один только YouTube пополняется на 300 часов видео ежеминутно);

      • облачные сервисы, где эти данные хранятся и обрабатываются;

      • мощные графические процессоры и модули алгоритмической разработки с открытым исходным кодом (TensorFlow у Google, Cognitive Kit у Microsoft и пр.).

      До того как прийти на помощь медикам, эти мощности работали в четырех сферах, где достигли немалых успехов:

      1) игры (сначала ИИ обыграл человека в шахматы, а недавно и в го, теперь IBM Watson участвует во множестве медицинских исследований, над его обучением работает медицинская школа штата Мэриленд);

      2) распознавание образов (в результате сегодня распознавание лиц служит надежным биометрическим паролем в наших смартфонах, медикам же такие программы помогают, в частности, в исследованиях кожи);

      3) распознавание речи (десятки языков в интернет-переводчиках, голосовые помощники вроде Amazon Alexa и чат-боты, многие из которых сегодня специализируются и на психологической поддержке пациентов);

      4) автомобилестроение (успех беспилотных автомобилей Tesla вдохновляет врачей задумываться о большей автоматизации медицинского оборудования).

      А вот методологию ИИ перенести в медицинскую сферу без значимых потерь не так просто:

      • чем больше данных получает ИИ, тем эффективнее работает, но эти данные должны быть легкодоступны для поиска, оптимально структурированы и просты в обращении, а медицинские данные в основном не таковы;

      Каждый год выходит более миллиона статей по медицине – одна статья каждые 30 секунд. Самые большие обещания по освоению этого океана информации давал суперкомпьютер IBM Watson, триумфально выигравший в телевикторине Jeopardy: реклама 2017 года гласила, что Watson поможет врачу читать 5000 исследований в день и при этом принимать пациентов. Но пока без людей не обойтись: так, проект Mark2Cure привлекает активистов, которые обрабатывают миллионы статей из исследовательской базы данных PubMed, выделяют ключевые понятия и связи между ними, а затем эти результаты обрабатываются статистическими алгоритмами, которые создают оптимальные способы автоматического поиска. Обработанная таким образом информация могла бы стать серьезным подспорьем для системы поддержки принятия врачебных

---

Скачать книгу