Почему ИИ не может широко использоваться в диагностике рака?
Специалисты Массачусетского технологического института объяснили, почему искусственный интеллект пока нельзя широко использовать для диагностирования онкологических заболеваний.
Об этом сообщает журнал MIT Technology Review. По словам учёных, медицинские модели искусственного интеллекта в основном полагаются на визуальный анализ, в чём они крайне преуспели.
Однако даже самые передовые модели по диагностированию рака оказались малоэффективны. Так, специалисты Клиники Мейо обучили свою модель Atlas на 1,2 миллиона образцов из 490 тысяч случаев.
Но при определении рака простаты точность инструмента составила всего 70,5 процента, тогда как точность экспертов-людей — 84,6 процента. Главный врач Providence Genomics Карло Бифулко заметил, что при диагностировании онкологических заболеваний точность даже 90 процентов не считается отличным показателем.
Однако существующие ИИ-модели не могут добиться успеха из-за дефицита данных, применяемых для обучения. Специалисты Клиники Мейо Эндрю Норган заметил, что лишь 10 процентов патологоанатомических практик в США оцифрованы.
Технический директор компании Aignostics Максимилиан Альбер заметил, что большая часть образцов находится «под стеклом» в архивах: «прочёсывая базы данных в поисках тканей с редкими заболеваниями, вы найдёте не больше 20 образцов за 10 лет». Второй проблемой специалисты назвали большой размер документов, содержащих данные о биопсии конкретных тканей.
Образцы настолько крошечные, что их увеличивают до такой степени, что цифровое изображение содержит более 14 миллиардов пикселей. Это примерно в 387 тысяч раз больше изображений, на которых обычно обучают медицинские модели искусственного интеллекта.
В конце января специалисты Йельского университета нашли способ использовать умные часы для диагностирования психических заболеваний. Им удалось получить информацию об СДВГ и тревожности у подростков.