AI „stara się myśleć” jak lekarz
Aby stawiać lepsze diagnozy, sztuczna inteligencja naśladuje sposób rozumowania lekarzy. Nowe podejście do AI w diagnostyce przedstawiono w piśmie „Nature Communications”.
Aby postawić rozpoznanie, system sztucznej inteligencji (AI) opracowany przez naukowców z University College London oraz brytyjskiego dostawcę usług medycznych Babylon Health w Wielkiej Brytanii, opiera się na przyczynowości, a nie korelacji.
Nowy system jest dokładniejszy, niż wcześniej istniejące, a w małym, kontrolowanym badaniu, nawet przewyższał rzeczywistych lekarzy.
W przeciwieństwie do tradycyjnych AI, które identyfikują najbardziej prawdopodobną chorobę na podstawie przedstawionych przez pacjenta objawów, przyczynowy system sztucznej inteligencji dokładniej naśladuje sposób, w jaki lekarz diagnozuje pacjentów: za pomocą pytań, mających zawęzić możliwe rozpoznanie.
Jeśli pacjent zgłasza się do szpitala z dusznością, sztuczna inteligencja oparta na korelacji może łączyć duszność z nadwagą, a nadwagę z cukrzycą typu 2, dlatego zaleca stosowanie insuliny. Natomiast system oparty na przyczynach może skupiać się na związku pomiędzy dusznością a astmą i badać inne opcje leczenia.
Systemowi dostarczono 1671 podsumowań przypadków medycznych opracowanych przez ponad 20 lekarzy, w których występowały objawy około 350 różnych chorób. Grupa 44 lekarzy z brytyjskiej National Health Service (NHS) analizowała te przypadki (średnio 159 na lekarza), stawiając poprawną diagnozę średnio w 71,4 proc., podczas gdy starsza sztuczna inteligencja oparta na korelacjach miała rację co do 72,5 proc. rozpoznań. Natomiast nowa AI dała poprawne rozpoznanie w 77,3 proc. przypadków.
W przypadku szczególnie rzadkich chorób, takich jak chłoniak nieziarniczy, nowa sztuczna inteligencja nadal przewyższała lekarzy i była o około 30 proc. lepsza, niż starszy system sztucznej inteligencji.
Jednak lekarze lepiej identyfikowali częstsze problemy – zdaniem autorów dlatego, że często je napotykają.
Planowane jest uzyskanie zgody organów regulacyjnych i kliniczna walidacja systemu w celu umieszczenia go w aplikacji, w której pacjenci mogą uzyskać porady dotyczące objawów i leczenia.
Zdaniem ekspertów fakt, że system przewyższa lekarzy w diagnostyce rzadkich chorób, jest ekscytujący, chociaż to wciąż wczesny etap badań, a liczba podsumowań przypadków była stosunkowo niewielka.
Prawdziwym sprawdzianem będzie skuteczność diagnostyczna w rzeczywistych przypadkach, których historia nie jest zbyt jasna, a czasami dochodzi do interakcji wielu chorób.
Źródło: pap.pl
03-03-2023
Najdokładniejsze systemy satelitarnego transferu czasu
Nie zawsze zegar atomowy działa lepiej niż kwarcowy.
03-03-2023
Ponad połowa chorych z SARS-CoV2 cierpi na długi covid
Przez długi czas może mieć takie objawy jak zmęczenie.
03-03-2023
Uniwersytet Warszawski będzie kształcić kadry dla energetyki jądrowej
Przekazał Wydział Fizyki UW.
Recenzje