Картинка — / Фото: REGIONS/Наталия Надточая

Ложный диагноз и лишние обследования: чем опасен ИИ в медицине

Эксперт Лопатухин: окончательный диагноз должен ставить врач, а не ИИ

/Главная /Здоровье

Автор текста:

Ольга Сафина

Сегодня 14:43

/Главная /Здоровье

Автор текста:

Ольга Сафина

Сегодня 14:43

Искусственный интеллект способен выявлять подозрительные признаки онкологических заболеваний на медицинских снимках и сопоставлять данные анализов, генетических исследований и электронных карт пациентов. Однако в реальной клинической практике алгоритмы могут ошибаться, а их точность — оказаться ниже, чем в научных исследованиях. Об этом «Газете.ру» рассказал генеральный директор технологической компании «Легалтэк» Борис Лопатухин.

По словам эксперта, первые заметные успехи ИИ в медицине были связаны с анализом изображений. Нейросети научились обнаруживать потенциально опасные участки на маммограммах, рентгенограммах и снимках КТ, иногда демонстрируя результаты, сопоставимые с работой опытных рентгенологов. При этом такие выводы, подчеркнул Лопатухин, следует рассматривать как дополнительную оценку, а не готовый диагноз.

Еще одна возможность ИИ — комплексный анализ медицинских данных. Алгоритмы могут выявлять закономерности в результатах исследований и сопоставлять сведения из разных источников, помогая заметить возможные признаки заболевания раньше, чем они станут очевидны при обычном обследовании.

Вместе с тем эксперт обратил внимание на разницу между результатами тестирования и работой в реальных больницах. Научные модели часто обучают на тщательно подготовленных наборах данных, тогда как в медицинской практике информация может быть неполной, записи — неоднородными, а пациенты — отличаться от тех, на ком обучался алгоритм. Поэтому высокая точность в лабораторных условиях не гарантирует такой же эффективности при лечении людей.

Отдельный риск связан с ложноположительными результатами, когда система предполагает наличие заболевания, которого у пациента нет. По оценке Лопатухина, подобные ошибки могут вызывать тревогу и приводить к ненужным дополнительным обследованиям и расходам. В таких случаях необходима врачебная оценка, позволяющая определить, действительно ли подозрение требует дальнейшей проверки.

При этом ИИ уже применяется в исследованиях, связанных с молекулярной биологией и разработкой лекарств. Моделирование взаимодействий белков до начала клинических испытаний помогает ученым изучать перспективные подходы к лечению. По мнению эксперта, это может ускорить разработку препаратов для редких и сложных заболеваний, но такие процессы должны проходить под контролем специалистов и с соблюдением требований к сертификации.

Лопатухин подчеркнул, что главная задача медицинского ИИ — помогать врачу анализировать данные и определять направления дальнейшего обследования. Окончательный диагноз и выбор лечения должны оставаться за специалистом, который оценивает состояние пациента в целом и несет ответственность за принятые решения.