Искусственный интеллект с «воображением» может помочь врачам с диагностикой

Исследователи из Babylon Health первыми использовали причинно-следственное машинное обучение искусственного интеллекта (ИИ) для диагностики пациентов. Данный тип обучения предполагает создание «воображения» у ИИ, чтобы система обращала внимание на симптомы, которые могут противоречить первоначальному диагнозу. Ученые представили свои выводы в журнале Nature Communications, согласно которым такой подход повышает точность ИИ.

Группа из двух десятков врачей общей практики создала 1,6 тыс. реалистичных медицинских случаев в письменной форме, включая типичные и нетипичные симптомы более чем 350 болезней. Каждый случай был создан одним врачом, а затем подтвержден его коллегами, чтобы убедиться, что он представляет собой реалистичный сценарий.

Затем отдельной группе из 44 врачей общей практики было дано в среднем 159 медицинских случаев для оценки. Врачи составили список наиболее подходящих диагнозов. Их точность оценивалась по доле случаев, в которых они включали истинное заболевание в свой диагноз. ИИ прошел те же тесты и использовал как старый алгоритм, основанный на корреляциях, созданных специально для этого исследования, так и новый, причинно-следственный.

Средний балл врачей составил 71,40%. Старый корреляционный алгоритм показал примерно такие же результаты, достигнув показателя в 72,52%. Новый причинно-следственный алгоритм набрал 77,26%.

Ранее с помощью искусственного интеллекта удалось обнаружить новый подтип аутизма.