За последний год системы, способные обрабатывать текстовые массивы, активно обсуждаются. Примером может служить ChatGPT, который уже интегрирован в Windows и браузер Bing от Microsoft. Однако такие решения не появились недавно; первые успешные модели были разработаны даже в 2018 году. Инициатива шла не только от иностранных компаний, но и от отечественных разработчиков. В 2019 году совместными усилиями Лаборатории искусственного интеллекта Сбера, SberMedAI и московского правительства была запущена платформа «ТОП‑3», предназначенная для поддержки врачей в принятии решений. Она функционирует как быстрый, бесприкасабельный и компетентный помощник, способный проанализировать большое количество данных и предложить вероятный диагноз. Название «ТОП‑3» отражает суть: сервис выдаёт три наиболее вероятных заболевания на основе жалоб пациента.
Точность — до 70 %, и это лишь начало
Любой алгоритм требует обучения. «ТОП‑3» изучался на выборке из почти четырёх миллионов визитов пациентов. На части этих данных сформирован перечень потенциальных заболеваний (коды МКБ‑10). В результате получилось 265 кодов, охватывающих 95 % всех возможных диагнозов. Список прошёл проверку в соответствии с клиническими рекомендациями московского департамента здравоохранения, федеральными экспертами, Министерством здравоохранения России и международными стандартами.
После доработок точность постановки диагноза достигла 70 %. Кроме того, система продолжает обучаться на новых примерах, что со временем повышает её точность.
Процесс выглядит так: на первичном приёме врач вносит жалобы пациента в электронную карту, система сопоставляет симптомы с имеющимися данными и выводит три наиболее вероятно диагноза. Врач рассматривает предложенные варианты, выбирает один из них или формулирует свой предварительный диагноз, при необходимости назначает дополнительные исследования. Финальное решение всегда остаётся за специалистом.
Не укажут, но подскажут
Искусственные нейронные сети способны трансформировать подход к диагностике, однако полная автономность принимать решения пока недоступна из‑за высокой ответственности. Тем не менее они могут рассчитывать риски и предоставлять рекомендации.
Выражение «диагностика по фотографии» уже не относится лишь к фокусникам и Charlatans. Современные технологии позволяют выявлять заболевания с помощью снимков с мобильного телефона. Система SkinVision, например, способна определять признаки рака кожи по фотографиям.
Платформа Ezra анализирует снимки МРТ для раннего выявления онкологических образований. Эксперты прогнозируют годовой рост рынка ИИ около 40 % в ближайшее десятилетие, что обещает ещё больше инновационных решений.
Нейронные сети стали популярным трендом: каждый может работать с ними. Мы уже рассказывали о популярном ChatGPT и разместили ссылки на несколько Telegram‑каналов, где можно общаться с чат‑ботами, а также рассматривали возможности нейросетей в редактировании изображений.