За последние годы искусственный интеллект значительно продвинулся в своем развитии, в том числе в медицинской сфере. Здесь он по большей части используется в распознавании и анализе изображений, нежели в диагностике. Например, один из алгоритмов научился оценивать возраст и артериальное давление человека, просто взглянув на фотографию его глаза. Другой смог обнаружить болезнь Альцгеймера по данным сканирования мозга гораздо раньше врачей. А в своей новой работе сотрудники Медицинского университета Гуанчжоу (Китай) расширили спектр возможностей ИИ, разработав алгоритм, позволяющий диагностировать распространенные детские заболевания. Соответствующая статья опубликована в журнале Nature Medicine.
В нынешнюю цифровую эпоху электронная медицинская карта превратилась в огромное хранилище данных, которые можно использовать для создания алгоритма, имитирующего мышление доктора. Чтобы поставить диагноз, врачи часто руководствуются обычной логикой: начинают с основной жалобы, а после задают уточняющие вопросы, связанные с этой жалобой и другими факторами. Затем они обращаются к истории болезни пациента и выносят диагноз. Опытные специалисты зачастую действуют почти интуитивно, автоматически, не разбивая эту работу на шаги, однако сам процесс вполне логичен. Китайские ученые убеждены, что этот подход можно сымитировать с помощью компьютера.
Кан Чжан (Kang Zhang) и его коллеги разработали модель на основе ИИ, в которой применяется система автоматической обработки естественного языка (natural language-processing, NLP) с использованием методов глубокого обучения для выявления клинически значимой информации из электронных медицинских карт. В этих записях компьютер ищет упоминания о симптомах и всех результатах лабораторных исследований. В рамках своей работы ученые обучили и откалибровали модель на 1,3 миллиона посещений пациентов в главном медицинском центре в Гуанчжоу, в общей сложности оперируя данными 101,6 миллиона пациентов. В результате ИИ был способен выявлять общие детские заболевания с точностью, сравнимой с точностью врача. Кроме того, система научилась разделять их на две категории: общие и менее опасные болезни, такие как грипп и энтеровирусный везикулярный стоматит, и опасные случаи — острые формы астмы и менингит.
Исследователи подчеркивают, что алгоритм не заменит диагноза врача, но поможет оптимизировать практику здравоохранения: отсортировать пациентов по потенциальной тяжести заболевания и стать дополнительным фактором для диагностики особо сложных случаев, особенно в таких густонаселенных регионах Земли, как Китай.