Ключевые идеи книги: Deep-медицина. Как искусственный интеллект может вернуть здравоохранению человечность. Эрик Тополь

Поскольку ИИ умеет очень быстро делать выводы на основе огромного количества данных, особенно хорошо структурированных, первыми на хорошие новости могут надеяться травматологи, радиологи, патологоанатомы, то есть врачи, которые работают с паттернами – моделями с повторяющимися закономерностями вроде рентгенограмм и прочих медицинских снимков. Тут у ИИ несколько явных преимуществ перед докторами.

• ИИ точнее.

Если предоставить машине 50 тысяч рентгеновских снимков грудной клетки, она сможет распознавать на них патологию с точностью в 95 %, не заменяя рентгенолога, но существенно облегчая ему работу по сортировке снимков. Оценивая рентгенограммы переломов тазобедренного сустава, ИИ столь точен, что заменяет более дорогие методы сканирования типа МРТ; нейронная сеть, обученная более чем на 1000 пациентов, показала 99 % точность, сопоставимую с опытом рентгенологов. Компания Zebra Medical Vision протестировала нейронную сеть, которая обнаруживает компрессионные переломы позвонков с 93 % точностью, тогда как рентгенологи пропускают такие переломы более чем в 10 % случаев. Разница в 3 % не так уж велика, но она имеет значение, когда речь идет о людях.

В совместном исследовании компаний Moorfields и DeepMind, включающем более 14 тысяч снимков, автоматизированный анализ десятков глазных патологий не уступал в точности анализу экспертов. При этом ИИ куда чаще, чем врачи, давал показания для более детального обследования у узкого специалиста: вероятность ложной тревоги составила лишь около 1 %, и не было случая, когда ИИ рекомендовал бы пациенту с тяжелым заболеванием простое наблюдение у окулиста, тогда как врачи согласились лишь с 65 % решений о перенаправлении пациентов к узким специалистам.

• ИИ в разы чувствительнее к текстуре и цветопередаче снимка

, и это принципиально важно, если речь идет о некоторых геномных аномалиях, связанных с раком мозга. Кроме того, алгоритмы умеют улучшать качество изображения, что позволяет сократить радиационные дозы КТ-сканирования, меньше вредя пациентам и снижая стоимость сканеров;

• ИИ помогает сократить риски: машинная обработка маммографических изображений более чем 1000 пациенток в сочетании с результатами биопсии показала, что более 30 % операций на груди можно было избежать. Алгоритмы Google обнаруживали метастазы с точностью более 92 % по сравнению с 73 % для патологоанатомов при одновременном снижении ложноотрицательного показателя на 25 %. Правда, Google грешил ложноположительными результатами.