Современные модели искусственного интеллекта (AI) не должны заменять врачей — они ошибаются в 80% случаев при ранних диагностических выводах. Это подчеркивают результаты исследования, проведенного командой студентов Гарвардской медицинской школы.
Результаты исследования
В научной работе, опубликованной в JAMA Network Open, команда под руководством студента Арьи Рао протестировала 21 AI-модель на 29 стандартизированных клинических ситуациях. В финальном диагнозе ведущие модели показали высокую точность — 91%, но в ранних дифференциальных диагнозах результаты оказались неутешительными — более 80% ошибок.
Рао отметил: "Каждая модель, которую мы тестировали, не смогла правильно провести диагностику в большинстве случаев. Это критически важный этап, когда неопределенность имеет самое большое значение, и именно здесь наши модели показывают наименьшую эффективность".
Проблемы использования AI в медицине
По мнению соавтора работы, радиолога из Массачусетской общей больницы Марка Суцци, AI-модели не должны использоваться для самодиагностики без проверки врача. "Системы могут казаться уверенными, не имея солидных аргументов, особенно в области дифференциальной диагностики", — добавил он.
Необходимо помнить, что даже если системы показывают высокую точность по окончательному диагнозу, это не должно успокаивать, ведь ошибки на начальной стадии могут привести к задержкам в лечении или ненужным медицинским процедурам.
Рекомендации для российских врачей и пациентов
Для русскоязычной аудитории это исследование становится серьезным предупреждением: использование искусственного интеллекта в медицине требует осторожности. При внедрении AI в практику важно повышать осведомленность о его ограничениях, особенно на начальных этапах диагностики.
Следующим шагом станут дальнейшие исследования и улучшение алгоритмов искусственного интеллекта, чтобы снизить уровень ошибок в ранних диагнозах и повысить доверие к этой технологии в медицине.