Когда речь заходит о применении искусственного интеллекта в здравоохранении, существует множество обещаний. Но для Кита Дрейера практическая задача разработки стратегий на базе ИИ, которые можно было бы внедрить в работу врачей при диагностике и лечении пациентов, является его повседневной занятием. Обладая степенями в математике и информатике, Дрейер имеет идеальную подготовку для работы главного специалиста по науке о данных в Массачусетской общине Бригама. Его задачей является надзор за десятками алгоритмов на базе ИИ, которые в настоящее время используются в системе здравоохранения для чтения изображений, от стратегий, которые все еще находятся на стадии испытаний, до тех, которые получили одобрение от Американского управления по контролю за продуктами питания и лекарствами (FDA). Поскольку модели могут быстро устаревать, даже одобренные алгоритмы нуждаются в постоянном оценивании, чтобы убедиться, что они продолжают работать, как задумано. «В настоящее время по всей США наблюдается нехватка радиологов, не потому, что их становится меньше, а потому, что имеется такое большое количество данных об изображениях», — говорит он. «Именно такие проблемы в эффективности и нехватке вызывают у ИИ необходимость решения». Используемые Дрейером системы ИИ, как правило, помогают отсортировать огромное количество изображений, которые поступают на рассмотрение врачам — от компьютерных томографий и магнитно-резонансных изображений до тех, которые могут показать угрозы для здоровья, такие как рак. В конечном итоге, машинное обучение может привести к более сложным инструментам ИИ, которые смогут обнаруживать и диагностировать заболевания, и Дрейер занимается обсуждением таких вопросов, как возмещение затрат на работу на базе ИИ, безопасность информации пациентов, используемой в алгоритмах, и насколько автономной может быть такая технология в медицине. «Я не думаю, что сейчас есть способ одобрить по-настоящему автономный ИИ в здравоохранении», — говорит он, указывая на дисбаланс в том, как алгоритмы на базе ИИ и человеческие врачи сертифицируются для практики. На данный момент алгоритмам на базе ИИ достаточно пройти определенные тесты для демонстрации их точности, чтобы быть одобренными FDA для использования на пациентах, в то время как врачи должны пройти длительный и непрерывный процесс медицинского образования, сертификации и лицензирования в штате, сертификации в больнице и продолжающегося медицинского образования. «В какой-то момент, когда ИИ станет немного более автономным, мы можем пересмотреть процесс одобрения (ИИ)», — говорит он.
Другие специалисты
