Биохакер
Подумалось тут, как хорошо, что ИИ нынче используют не только для генерации видео об отношениях клубники и огурца, но и для реально важных задач, в частности в медицине. Алгоритмы уже вовсю анализируют МРТ и КТ, выявляют ранние признаки заболеваний. Причем порой даже быстрее, чем человек.
Из показательных примеров имеем следующее:
🔬 Шведские исследователи научили алгоритм предсказывать риск меланомы за годы до появления симптомов. Точность модели — 73% против 64% у стандартного метода.
🧠 В Петербурге запустили сервис для анализа МРТ мозга у младенцев до года — самой сложной группы, для которой раньше просто не было нормальных инструментов. Нейросеть справляется с задачей за несколько минут, и это критично для ранней диагностики ДЦП.
📱 Австралийское приложение анализирует видео с движениями ребенка в 12–18 недель через обычный смартфон и выявляет 76% случаев аномального моторного поведения, указывающего на риск ДЦП.
Но важно понимать, что ИИ уже умеет, а что нет. Он хорошо справляется с анализом изображений, поиском паттернов в больших данных и сортировкой рисков. Когда у моделей есть вся нужная информация, они приходят к правильному финальному диагнозу в более чем 90% случаев. Но с клиническим мышлением у них пока проблемы.
Есть и другие ограничения. Добавление в данные демографических параметров — пола или этничности — может изменить диагноз модели даже при неизменных анализах и показателях. Алгоритмы работают как «черный ящик»: непонятно, на каком именно признаке они основывали вывод. Плюс существует правовой вакуум: кто несет ответственность за ошибку ИИ — вопрос пока открытый.
👩⚕️ То есть на данном этапе ИИ в медицине — это хоть и мощный, но все же инструмент. Последнее слово за врачом. Если у вас установлено приложение,
вы можете сразу перейти в канал