Когда врачи станут больше доверять ИИ при лечении больных

Есть несколько причин, почему использование искусственного интеллекта до сих пор не выходит за пределы подобных единичных случаев. Отчасти дело в том, что это довольно сложная технология и, прежде чем браться за масштабные проекты, нужно отточить навыки применения на более простых задачах. Примеры, о которых мы говорили выше, объединяет то, что искусственный интеллект в них делает то, с чем справляется лучше всего: работает с огромными массивами данных и выявляет закономерности. Человеку это занятие может показаться слишком сложным или нудным, но машины не устают и не отвлекаются, а значит, не упустят одну на десять тысяч аномалию и не увидят то, чего на самом деле нет.

Однако не стоит забывать и о проблемах искусственного интеллекта. Например, важно, чтобы медицинские работники понимали, почему алгоритм принял определенное решение или дал конкретную рекомендацию. Если у врача нет этого понимания, он, скорее всего, проигнорирует данный ему совет и будет опираться на собственные суждения. Несогласие с оценкой искусственного интеллекта может даже привести к тому, что специалист просто перестанет использовать цифровое решение. Не говоря уже о том, что врач, который не понимает, как алгоритм пришел к определенному заключению, не сможет объяснить этого пациенту.

Кроме того, до сих пор не решен вопрос о том, кто ответственен за алгоритм. Те, кто ежедневно его используют? Или организация, в которой эти люди работают? Или же разработчики алгоритма продолжают нести за него ответственность на протяжении всего времени использования?

Скорее всего, ответ – в разделении обязанностей. К примеру, врачи могут отвечать за то, чтобы на обработку поступали корректные данные, медицинское учреждение – за управление алгоритмом, а IT-специалисты – за установку системы и сервисное обслуживание.

В любом случае, наличие некоторых сложностей – еще не повод отказываться от ИИ-решений, ведь они способны оказывать значительное позитивное влияние на исход лечения. Объем данных, доступных врачам, растет в геометрической прогрессии. Они поступают из множества источников: от носимых устройств до сенсоров на оборудовании. Для медицинских работников эта тенденция означает возможность принимать более взвешенные решения, опираясь на данные.

Речь идет вовсе не о замене врачей искусственным интеллектом, а о том, что специалистам нужен доступ ко всем доступным инструментам для принятия наиболее эффективных решений в интересах пациентов. Например, мы все знаем о цене времени в медицине. Вероятность выздоровления среди больных раком выше у тех, кому раньше поставили диагноз. Для того, чтобы добиться наилучших результатов при восстановлении пациентов, переживших инсульт, необходимо назначить грамотное лечение в течение получаса. Также не секрет, что у всех людей разная реакция на препараты, и побочные эффекты сильно разнятся. Подбор подходящих лекарств для конкретного пациента может оказать огромное влияние на скорость выздоровления и, при наличии хронических заболеваний, на качество жизни.

Использование искусственного интеллекта и глубокой аналитики способно повысить эффективность принятия решений и привести к наиболее благоприятному исходу лечения. В алгоритмах также кроется потенциал для персонализации медицинского облуживания.

Пусть сейчас мы не можем сразу перейти к продвинутому использованию искусственного интеллекта. Возможно, даже лучше действовать постепенно. Врачам нужно привыкнуть к тому, как работают ИИ-алгоритмы, а медицинскому сообществу в целом важно приблизиться к реализации концепции Data Driven, когда решения принимаются на основе данных. Начинать можно с малого – со временем скромные начинания перерастут в масштабные проекты, которые значительно повысят эффективность лечения в долгосрочной перспективе.