Исследователи компании Babylon внедрили в искусственный интеллект новый принцип диагностики заболеваний, который позволит ему соперничать с лучшими врачами. Сообщение об удачном эксперименте, который провели создатели приложения, опубликовано в журнале Nature Communications. Вместо общепринятой системы корреляций симптомов у пациента с заболеванием, новый алгоритм использовал причинно-следственную связь, или каузальное мышление.
Существовавшие до сих пор подходы машинного обучения к диагностике построены на чисто ассоциативных связях наблюдаемых симптомов с предполагаемым заболеванием. Однако эта корреляция без анализа причинно-следственной связи может привести к неверному диагнозу. Преодолеть такую опасность, по мнению создателей новой модели искусственного интеллекта, может использование контрфактуального мышления. Специалист компании Babylon и ведущий автор проекта доктор Джонатан Риченс так охарактеризовал используемый принцип созданной модели: «Мы взяли ИИ с мощным алгоритмом и дали ему возможность представить альтернативные реальности и подумать «будет ли этот симптом присутствовать, если бы это была другая болезнь»? Это позволяет искусственному интеллекту выявить потенциальные причины болезни пациента и получить более высокие оценки ее достоверности».
В эксперименте, поставленном создателями нового искусственного интеллекта, участвовали более 20 врачей общей практики, которым предоставили 1671 реалистичный письменный медицинский случай с типичными и нетипичными симптомами 350 болезней. Такая же задача была поставлена двум моделям искусственного интеллекта с ассоциативным и контрфактуальным мышлением. У врачей точность диагностики, в среднем, составила 71,40%, старый, ассоциативный алгоритм достигал 72,52% точности, тогда как новый — набрал 77,26%.
В условиях перегруженности врачей и нехватки специалистов в отдаленных от крупных центров районах задача постановки точного диагноза приобретает особую значимость. Только в США неправильный диагноз выставляют примерно 5% амбулаторных пациентов ежегодно. При этом примерно 20% этих пациентов получают неправильный диагноз на уровне первичной помощи, и каждый третий из этих ошибочных диагнозов приводит к серьезным последствиям для пациента. Поэтому создатели новой модели искусственного интеллекта планируют запустить ее в практику сразу же после получения разрешения регуляторов отрасли.
