Восемь процентов совпадений: почему алгоритм пока не заменит живого врача
Полностью перекладывать постановку диагноза на искусственный интеллект рано. Так оценила перспективы нейросетей в медицине врач-патологоанатом Центра морфологических исследований «Гемотест» Арина Лейман. В интервью RT Лейман сослалась на конкретный эксперимент.
Исследование касалось гистологии — работы с образцами тканей. Взяли двести сканов биопсийного и операционного материала. Каждый препарат оцифровали на трёх разных сканерах, а потом прогнали через две нейросетевые модели. Ответы машин сравнили с заключениями живого патологоанатома. Условия меняли: сначала алгоритму показывали только картинку, затем добавляли сведения об органе, откуда взяли ткань, а в финале подгружали клиническую информацию из направления.
Точность зависела от объёма контекста: 8%, 30% и 43%. Без данных о пациенте модель совпала с врачом полностью или частично лишь в восьми процентах случаев. Стоило указать орган — показатель подрос до тридцати процентов. С подключением клинической картины точность добралась до сорока трёх.
Алгоритм силён настолько, насколько богат контекст, который ему передали. Но и сорок три процента — не тот результат, ради которого стоит отменять специалиста.
Ошибки, которые машина не замечает
Даже в расширенном режиме модель ошибалась. Причём часть промахов носила технический характер: один и тот же препарат, прогнанный через разные сканеры, давал на выходе разные заключения. Для клиники это тревожный сигнал. Аппарат, на котором оцифровали образец, начинает влиять на диагноз.
Лейман говорит о другом применении технологии. ИИ может предложить врачу гипотезы, которые тот упустил. Решение при этом остаётся за человеком — он обязан сверить ответ алгоритма с реальной картиной болезни и результатами непосредственного осмотра.
По данным опубликованных исследований, похожие выводы звучат и в других странах. В октябре сообщалось о разработке, которая ставила верный диагноз в восьмидесяти трёх процентах ситуаций, тогда как врачи общей практики, работавшие поодиночке, показывали результат скромнее. Казалось бы, аргумент в пользу машин. Но авторы таких экспериментов обычно напоминают: за пределами тестового набора данных условия меняются, а цена ошибки в медицине измеряется не процентами, а здоровьем.
Российские клиники тем временем двигаются в сторону внедрения. В марте сообщалось о планах внедрить ИИ для постановки диагнозов в медучреждениях по всей стране. Параллельно всплывали и курьёзы: нижегородские врачи использовали чат-бот при постановке диагнозов вместо профильных рекомендаций. Инструмент уже в руках у людей, а правила обращения с ним ещё дописывают.
«Сведения о происхождении образца ткани и целях исследования существенно улучшают качество ответов модели», — разъяснила собеседница RT.
Оговорка важная. Патологоанатом видит не просто пятно на стекле — он знает историю болезни, возраст, жалобы, предыдущие анализы. Нейросеть же получает ровно тот кусок информации, который ей передали. Чем уже контекст, тем ближе её ответ к случайному угадыванию. Восемь процентов совпадений — наглядная иллюстрация.
Для пациента из этого следует простая вещь. Если в клинике предлагают «диагноз от искусственного интеллекта», стоит уточнить, кто именно ставит подпись под заключением. Пока подпись под заключением должен ставить врач.
Лейман формулирует позицию без запала: технология перспективная, но полностью полагаться на её выводы преждевременно. Любую гипотезу, сгенерированную машиной, обязан проверить квалифицированный специалист.