Искусственный интеллект в медицине. Как умные технологии меняют подход к лечению - страница 7

Существует множество разновидностей ИИ. Традиционно машинное обучение включает логистическую регрессию, байесовские сети, «метод случайного леса», метод опорных векторов, экспертные системы и множество других инструментов, разработанных для анализа данных. Например, байесовская сеть – это модель, позволяющая оценивать вероятности. Если у меня есть список симптомов, с которыми обратился больной, то такая модель позволяет получить список всех возможных диагнозов с указанием их относительной вероятности. Забавно, что в 1990-е, когда мы составляли деревья решений, чтобы собранные нами данные могли говорить сами за себя (система была рассчитана на «автоанализ», чтобы на выводы не влияли искажения при интерпретации), мы не называли это машинным обучением. Однако теперь этот статистический метод значительно усовершенствован, и к нему относятся с почтением. За последние годы инструментарий ИИ проник в такие важные сетевые модели, как глубокое обучение и стимулированное обучение, оно же обучение с подкреплением (мы подробнее обсудим эти вопросы в главе 4).

Разновидность ИИ, отвечающего за глубокое обучение, приобрела особую значимость после 2012 г., когда была опубликована статья о распознавании образов[7], уже ставшая классической.

Число новых алгоритмов глубокого обучения искусственного интеллекта и публикаций на эту тему возросло лавинообразно (см. рис. 1.1), причем рост способности машин распознавать закономерности в огромных наборах данных носил экспоненциальный характер. Увеличение в 300 тыс. раз вычислительной мощности компьютера в петафлопсах (петафлопс – скорость работы компьютера, равная выполнению квадриллиона (10^>15) операций с плавающей запятой в секунду) в течение суток обучения искусственного интеллекта является наглядной иллюстрацией изменений, наступивших после 2012 г. (см. рис. 1.2).

Рис. 1.1. Рост числа алгоритмов глубокого обучения ИИ с 2012 г. после публикации статьи о распознавании образов. Источники: график А приведен с изменениями из: A. Mislove: “To Understand Digital Advertising, Study Its Algorithms.” The Economist (2018): www.economist.com/science-and-technology/2018/03/22/to-understand-digital-advertising-study-its-algorithms. График B приведен с изменениями из: C. Mims, “Should Artificial Intelligence Copy the Human Brain?” The Wall Street Journal (2018): www.wsj.com/articles/should-artificial-intelligence-copy-the-humanbrain-153355265?mod-searchresults&page-1&pos-1.

За последние несколько лет в ведущих медицинских изданиях был опубликован ряд исследований, основанных на глубоком обучении. Многие в медицинском сообществе были искренне удивлены потенциалом глубокого обучения ИИ: в статьях утверждалось, например, что искусственный интеллект способен диагностировать некоторые типы рака кожи так же, если не лучше, чем дерматолог высшей категории; выявлять некоторые особые типы аритмий не хуже кардиолога; интерпретировать результаты медицинских изображений не хуже квалифицированного специалиста по медицинской визуализации и оценивать гистологические препараты не хуже патологоанатома; диагностировать различные заболевания глаз не хуже хорошего офтальмолога и предсказывать суицид у пациентов не хуже профессионального психиатра. Эти возможности обусловлены главным образом умением распознавать закономерности, при этом в ходе обучения машины усваивают эти закономерности на сотнях тысяч примеров (а вскоре – и на миллионах). Такие системы уже сейчас от года к году становятся все лучше и лучше, а показатель ошибок после изучения текстовых, речевых и визуальных материалов упал ниже 5 %, что выше любых человеческих возможностей (см. рис. 1.3). И хотя, вероятно, существует предел, после которого дальнейшее улучшение обучения прекратится, мы его пока не достигли. В отличие от людей, которые часто устают, пребывают в дурном настроении, подвержены действию эмоций, недосыпают или отвлекаются, машины лишены всех этих недостатков, могут работать сутки напролет, без выходных и праздников, не жалуясь на судьбу (хотя и человек, и машина могут «заболеть» и выйти из строя). Вполне понятно, что в связи с этим ребром встает вопрос о будущей роли врачей и о том, какое влияние может оказать искусственный интеллект на медицинскую практику.