Насколько хорошим должен быть алгоритм, чтобы взять на себя вашу работу?
Это новый вопрос для многих работников в связи с появлением ChatGPT и других программ искусственного интеллекта, которые могут вести беседы, писать истории и даже создавать песни и изображения за считанные секунды.
Однако для врачей, которые проверяют снимки с целью выявления рака и других заболеваний, искусственный интеллект маячит уже около десяти лет, поскольку новые алгоритмы обещают повысить точность, ускорить работу и, в некоторых случаях, взять на себя всю часть работы. Прогнозы варьировались от сценариев конца света, в которых ИИ полностью заменит рентгенологов, до солнечного будущего, в котором он позволит им сосредоточиться на наиболее полезных аспектах своей работы.
Эта напряженность отражает то, как ИИ распространяется в здравоохранении. Помимо самой технологии, многое зависит от готовности врачей отдать свое доверие – и здоровье своих пациентов – в руки все более сложных алгоритмов, которые мало кто понимает.
Даже внутри этой области мнения расходятся относительно того, насколько радиологам следует использовать эту технологию.
«Честно говоря, некоторые методы искусственного интеллекта настолько хороши, что я думаю, что нам следует использовать их сейчас», — сказал доктор Рональд Саммерс, радиолог и исследователь искусственного интеллекта в Национальных институтах здравоохранения. «Почему мы позволяем этой информации просто лежать на столе?»
Лаборатория Саммерса разработала программы компьютерной визуализации, позволяющие выявлять рак толстой кишки, остеопороз, диабет и другие заболевания. Ни один из них не получил широкого распространения, что он приписывает, среди прочего, «культуре медицины».
Радиологи используют компьютеры для улучшения изображений и выделения подозрительных участков с 1990-х годов. Но новейшие программы искусственного интеллекта могут пойти гораздо дальше, интерпретируя результаты сканирования, предлагая диагноз и даже составляя письменные отчеты о своих выводах. Алгоритмы часто обучаются на миллионах рентгеновских снимков и других изображений, полученных в больницах и клиниках.
В сфере медицины FDA одобрило более 700 алгоритмов искусственного интеллекта для помощи врачам. По одной из недавних оценок, более 75% из них работают в радиологии, но только 2% радиологических практик используют такие технологии.
Несмотря на все обещания отрасли, рентгенологи видят ряд причин скептически относиться к программам ИИ: ограниченное тестирование в реальных условиях, отсутствие прозрачности в том, как они работают, и вопросы о демографических характеристиках пациентов, используемых для их обучения. .
«Если мы не знаем, в каких случаях был протестирован ИИ, или похожи ли эти случаи на тех пациентов, которых мы видим в нашей практике, у всех возникает вопрос, являются ли эти случаи будет работать на нас», — сказал доктор Кертис Ланглотц, радиолог, руководящий исследовательским центром искусственного интеллекта в Стэнфордском университете.
На сегодняшний день все программы, одобренные FDA, требуют участия человека.
В начале 2020 года FDA провело двухдневный семинар, посвященный обсуждению алгоритмов, которые могут работать без контроля человека. Вскоре после этого специалисты в области радиологии в письме предупредили регулирующие органы, что они «твёрдо убеждены, что FDA преждевременно рассматривать вопрос об одобрении или разрешении» таких систем.
Но европейские регулирующие органы в 2022 году одобрили первое полностью автоматическое программное обеспечение, которое проверяет и составляет отчеты по рентгенограммам грудной клетки, которые выглядят здоровыми и нормальными. Компания Oxipit, создавшая приложение, подает заявку в FDA в США.
Потребность в такой технологии в Европе острая, поскольку некоторые больницы сталкиваются с многомесячными задержками в проведении исследований из-за нехватки рентгенологов.
В США такой автоматизированный скрининг, скорее всего, появится еще через несколько лет. По мнению руководителей ИИ, не потому, что технология не готова, а потому, что рентгенологам пока неудобно передавать алгоритмам даже рутинные задачи.
«Мы пытаемся сказать им, что они чрезмерно лечат людей и тратят массу времени и ресурсов», — сказал Чад МакКленнан, генеральный директор компании Koios Medical, которая продает инструмент искусственного интеллекта для УЗИ щитовидной железы, подавляющее большинство из них не являются раковыми. «Мы говорим им: «Пусть аппарат посмотрит, вы подписываете отчет и покончим с этим».
Радиологи склонны переоценивать свою точность, — говорит МакКленнан. Исследование, проведенное его компанией, показало, что врачи, просматривавшие одни и те же снимки молочной железы, более чем в 30% случаев не соглашались друг с другом по поводу необходимости проведения биопсии. Те же рентгенологи даже не согласились со своими первоначальными оценками в 20% случаев при просмотре тех же изображений месяц спустя.
По данным Национального института рака, около 20% случаев рака молочной железы не выявляются во время плановой маммографии.
Кроме того, существует потенциал экономии средств. По данным Министерства труда, в среднем американские радиологи зарабатывают более 350 000 долларов в год.
По мнению экспертов, в ближайшем будущем ИИ будет работать как системы автопилота на самолетах — выполняя важные навигационные функции, но всегда под наблюдением пилота-человека.
Такой подход дает уверенность как рентгенологам, так и пациентам, — говорит доктор Лори Марголис из больничной системы Маунт-Синай в Нью-Йорке. Система использует искусственный интеллект для визуализации молочной железы Koios, чтобы получить второе мнение по поводу УЗИ маммографии.
«Я говорю пациентам: «Я посмотрела на это, и компьютер посмотрел на это, и мы оба согласны», — сказала Марголис. «Услышав, как я говорю, что мы оба согласны, я думаю, это придает пациенту еще больший уровень уверенности».
Первые крупные и строгие испытания, сравнивающие рентгенологов, использующих искусственный интеллект, с теми, кто работает в одиночку, намекают на потенциальные улучшения.
Первоначальные результаты шведского исследования с участием 80 000 женщин показали, что один радиолог, работающий с ИИ, обнаружил на 20% больше раковых заболеваний при маммограммах, чем два рентгенолога, работающие без этой технологии.
В Европе маммограммы проверяются двумя рентгенологами для повышения точности. Но Швеция, как и другие страны, сталкивается с нехваткой рабочей силы: в стране с населением 10 миллионов человек работает всего около 70 рентгенологов молочной железы.
Согласно исследованию, использование искусственного интеллекта вместо второго рецензента снизило нагрузку на человека на 44%.
Тем не менее, ведущий автор исследования утверждает, что во всех случаях окончательный диагноз крайне важно поставить радиологу.
Если автоматизированный алгоритм не обнаружит рак, «это будет очень негативно сказываться на доверии к лицу, осуществляющему уход», — сказала доктор Кристина Ланг из Лундского университета.
Вопрос о том, кто будет нести ответственность в таких случаях, относится к числу острых юридических вопросов, которые еще предстоит решить.
Одним из результатов является то, что рентгенологи, скорее всего, продолжат перепроверку всех определений ИИ, чтобы не нести ответственность за ошибку. Это, вероятно, сведет на нет многие прогнозируемые преимущества, включая снижение рабочей нагрузки и выгорания.
Только чрезвычайно точный и надежный алгоритм позволит рентгенологам по-настоящему отойти от этого процесса, - говорит доктор Саураб Джа из Пенсильванского университета.
Пока такие системы не появятся, Джа сравнивает радиологию с использованием искусственного интеллекта с кем-то, кто предлагает помочь вам водить машину, оглядываясь через плечо и постоянно указывая на все на дороге.
«Это бесполезно», — говорит Джа. «Если вы хотите помочь мне водить машину, то вы возьмете на себя вождение, чтобы я мог сесть и расслабиться».
