Технологии искусственного интеллекта стремительно проникают во все сферы жизни, и медицина не стала исключением. Последние разработки в области глубокого обучения позволяют алгоритмам анализировать рентгеновские снимки с точностью, превышающей человеческие возможности. Например, система, созданная исследователями из Стэнфорда, идентифицирует признаки пневмонии на КТ-сканах за 15 секунд — втрое быстрее опытных рентгенологов.
Однако внедрение ИИ-решений сталкивается с неожиданными барьерами. Как показало исследование Массачусетского технологического института, 73% врачей отказываются доверять диагнозам, полученным алгоритмическим путём, даже при наличии подтверждающих клинических данных. “Точность системы не гарантирует её принятия, — комментирует профессор биомедицинской информатики Эмили Чен. — Медикам требуется прозрачность процесса принятия решений, которую современные нейросети обеспечить не могут”.
Параллельно развивается направление “объяснимого ИИ” (XAI), призванное сделать работу алгоритмов интерпретируемой для специалистов. Нейробиологи BMWF разработали визуализационную платформу, которая окрашивает зоны медицинских изображений в зависимости от степени влияния на диагноз ИИ. Тестирование показало, что использование такой системы повышает доверие врачей к рекомендациям алгоритма на 41%.
Эксперты предупреждают о необходимости правового регулирования. “Каждый ошибочный диагноз, поставленный ИИ, может стать поводом для многомиллионных исков, — отмечает юрист по медицинскому праву Грегори Олсен. — Сегодня в большинстве стран отсутствуют чёткие указания, кто несёт ответственность: разработчики алгоритмов, производители оборудования или медицинский персонал”. Пока законодатели обсуждают возможные модели регулирования, клиники внедряют гибридные системы, где окончательное решение остаётся за человеком.