Исследования показывают, что пациенты предпочитают врачей-людей машинам с искусственным интеллектом в диагностике, скрининге и лечении. В некоторых исследованиях пациенты с большей готовностью следовали медицинским рекомендациям врача, а не компьютера, и были менее доверчивы к компьютерам как к источникам медицинских консультаций. Добавьте к этому, что некоторые пациенты меньше доверяют самим врачам, которые полагаются на цифровые технологии принятия решений.
Совсем недавно, в ходе серии исследований, пациенты были менее склонны записываться на прием к роботу для постановки диагноза и были готовы платить значительные деньги врачу-человеку. Что касается систем искусственного интеллекта, то анализ NIH также показал, что люди считают, что ИИ не способен учитывать уникальные характеристики и личностные особенности пациентов. Это особенно важно не только при первоначальной диагностике, но и при долгосрочном уходе за пациентами, а также при учете того, как они справляются с болезнью и какие методы лечения применяются.
А что же насчет опасений врачей? Недавние исследования показали, что 53% медицинских работников считают, что ИИ еще не готов к использованию в медицине. В то же время 41% заявили, что они с энтузиазмом, но с осторожностью относятся к потенциальному использованию ИИ. Президент Американской медицинской ассоциации (AMA) Джесси М. Эренфельд, доктор медицинских наук, сказал: «Каким бы ни было будущее здравоохранения, важно, чтобы пациенты знали, что на другом конце провода есть человек, который помогает им в лечении».
AMA оказывает влияние на развитие здравоохранения с использованием искусственного интеллекта, создавая стандарты и общий язык, и выпустила свод принципов искусственного интеллекта. Анестезиолог доктор Эренфельд, сопредседатель комитета по искусственному интеллекту Ассоциации содействия развитию медицинского приборостроения, сказал, что цель этих принципов – обеспечить постоянное руководство для врачей и разработчиков о том, как наилучшим образом использовать и разрабатывать новые технологии с использованием искусственного интеллекта. По мнению доктора Эренфельда, искусственный интеллект должен разрабатываться и внедряться этичным, справедливым, ответственным и прозрачным образом.
Как и все системы, ИИ требует тестирования и регулярной валидации. В этом и заключается проблема. Клиницистам требуются высококачественные данные для достижения полной надежности системы и уверенности в результатах анализа ИИ. Поскольку медицинские данные могут сильно различаться в разных организациях здравоохранения, странах, этнических группах и программных системах, применяемых к этим данным, сбор качественной информации о пациентах и изображений для тестирования алгоритмов искусственного интеллекта становится очень сложным. Это может привести к снижению точности системы. По данным Национального института здравоохранения, безопасный перевод исследований в области искусственного интеллекта в клинически подтвержденные и надлежащим образом регулируемые системы, которые могут принести пользу всем, является сложной задачей. Необходима надежная клиническая оценка с использованием показателей, которые интуитивно понятны клиницистам и в идеале выходят за рамки технической точности, включая качество медицинской помощи и результаты лечения пациентов.
По данным Emeritus Institute of Management, в настоящее время недостаточно устоявшихся методологий, научных исследований или экспертных оценок использования искусственного интеллекта в здравоохранении. Большинство исследований были ретроспективными и основывались на исторических медицинских картах пациентов.
В настоящее время подавляющее большинство медицинских экспертов считают, что ИИ нельзя оставлять за главного, хотя есть анализ, в котором сравнивалась эффективность систем искусственного интеллекта, основанных на алгоритмах, с эффективностью врачей-людей, показал, что эффективность ИИ уже может соответствовать точности врачей-людей в решении определенных диагностических задач. Если ИИ удастся превзойти эффективность человека, не нанесет ли это ущерба авторитету врачей? На этот счет существуют противоположные мнения. Некоторые предсказывают, что ИИ в конечном итоге отодвинет врачей на второй план, превзойдя их в некоторых важных клинических приложениях. Другие считают, что ИИ расширит и усовершенствует возможности врачей-людей, не заменяя их. Отчасти это объясняется тем, что системам ИИ не хватает эмоциональности и эмпатии, которые являются ключевыми в оказании медицинской помощи. Таким образом, участие человека остается важным, особенно потому, что нейросетевые системы искусственного интеллекта получают информацию только на основе корреляций, что означает, что они ограничены в том, насколько хорошо они могут выявлять основные заболевания.
В настоящее время общепризнано, что анализ цифровых медицинских изображений является одной из сильных сторон ИИ. Медицинская визуализация является одной из наиболее перспективных областей применения и инновационного использования ИИ. Использование ИИ в радиологии может повысить эффективность медицинской визуализации. Его использование также может частично облегчить нагрузку и эмоциональное выгорание, с которыми сталкиваются радиологи, которые чувствуют себя подавленными увеличением объема проводимых визуализационных исследований и не могут уделять достаточно времени оказанию значимой помощи, ориентированной на пациента. Развитие использования ИИ для анализа изображений стало областью быстрых изменений. Алгоритмы ИИ рассматривают изображения для выявления закономерностей, а затем используют распознавание образов для выявления отклонений.
ИИ не устает так быстро, как мы, люди, и идеально подходит для решения повторяющейся задачи анализа большого количества изображений для каждого исследования с помощью МРТ. Кроме того, прогресс в разработке алгоритмов повысит роль ИИ в изучении патологий и рентгенологических изображений. Наконец, хотя ИИ предназначен для уменьшения количества диагностических ошибок, существует риск того, что использование ИИ может привести к появлению новых потенциальных ошибок, что было подробно описано в анализе известным экспертом по ИИ Робертом Челленом.
Если вам понравился материал, кликните значок - вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал - не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
