Исследователи американского медицинского центра Дартмут-Хичкока сообщили о разработке инновационной техники обнаружения того, что именно чаще всего пьёт и ест человек, с помощью искусственного интеллекта, работающего в комбинации с рентгенологическим оборудованием.
Специалисты для обучения специальной модели искусственного интеллекта использовали свыше 25 000 рентгеновских снимков коленей людей из крупной американской базы данных медицинских исследований. В результате им удалось обучить нейросеть делать достаточно точный прогноз: ИИ-модель примерно в 73% случаев точно определяла чрезмерное употребление пива пациентами, а в 63% случаев выявляла тех, кто часто ест бобы.
Авторы исследования заявили, что в ходе своей работы они использовали так называемые свёрточные нейронные сети (CNN), которые часто применяются для обнаружения неочевидных закономерностей на различных медицинских изображениях и документах. С помощью таких ИИ-моделей эксперты могут получить, казалось бы, невозможную информацию, например, о предпочтениях пациентов в еде и алкогольных напитках. Помимо этого, нейросети такого типа с невероятной точностью определяют возраст, пол и расу больных.
Брэндон Дж. Хилл, специалист по машинному обучению из DHMC, рассказал журналистам, что подобное явление далеко выходит за рамки простых предупреждений, которые базируются на признаках расы или пола того или иного пациента. С помощью созданного ИИ-алгоритма в центре Дартмут-Хичкока врачи теперь могут с точностью определить год, когда именно был сделан анализируемый рентгеновский снимок. При этом созданная нейросеть делает точные прогнозы, по сути, без фактического понимания основ причинно-следственных связей.
Аналитики заявляют, что применение подобных моделей искусственного интеллекта вызывает достаточно серьёзные опасения в отношении точности диагнозов, постановка которых происходит с использованием нейросетей. Например, если созданный алгоритм способен увидеть закономерности, приводящие к получению несвязных выводов, может ли врач ему доверить, когда необходимо сделать действительно важные медицинские прогнозы?
По словам доктора Хилла, в ближайшие годы необходимо преодолеть все имеющиеся сейчас предубеждения в обществе относительно того, как именно «видит» ИИ. Как отметил специалист по машинному обучению, в этом случае ситуацию надо рассматривать немного под другим углом, например, как будто человек имеет дело с инопланетным разумом, способным находить решения способами, существенно отличающимися от человеческого мышления.
Ещё по теме:
- Cellebrite открыла дорогу для слежки: в Сербии телефоны активистов заражали шпионским ПО
- Девятая планета: новые доказательства указывают на её существование
- Китайские «кулибины» сделали ноутбук на базе PlayStation 5
