Искусственный диагноз: сможет ли ИИ потеснить врачей?

Свежая метааналитика из Японии сравнила генеративный ИИ и живых врачей — спойлер: пока что без сенсаций, но повод напрячься есть.

Исследователи из Японского университета Осаки (Osaka Metropolitan University), под руководством доктора Хиротаки Такиты и доцента Дайджу Уэды, провели большое исследование: систематический обзор и метаанализ почти 18 тысяч научных работ, из которых в финал прошли 83.

Они изучали, как генеративные ИИ — такие как GPT-4, Claude 3 Sonnet, Gemini 1.5 Pro и Llama3 70B — справляются с диагностикой болезней. В среднем, точность была 52,1% (да, это как монетка с подсказками). По сути, такие модели показали себя на уровне неспециалистов: разница в точности составила всего 0,6%, то есть статистически — ни о чём (p=0.93).

А вот опытные врачи пока что впереди: они точнее на 15,8% (p=0.007). Но — зная темпы развития ИИ — эта разница может скоро начать таять.

Любопытно, что ИИ одинаково работал в разных областях медицины, за исключением дерматологии и урологии. В дерматологии ИИ блистал (распознавание паттернов — его фишка), а вот урология — наоборот, выступила слабовато, но это основано на одном крупном исследовании, так что выводы пока условные.

Цитата доктора Такиты:

«Генеративный ИИ может сравниться с неспециалистами. Это полезный инструмент для медицинского образования и для помощи в регионах с дефицитом врачей».

Исследование также подчёркивает потенциал ИИ в обучении: его можно использовать для симуляции клинических случаев, чтобы тренировать студентов и молодых врачей. Круто? Да. Готово к массовому внедрению? Ещё нет.

Есть и обратная сторона: отсутствие прозрачности в ИИ-моделях. Мы не знаем, на каких данных они учились, что создаёт риск системных ошибок и предвзятости. А значит — доверие хромает.

Главный вывод:
ИИ в диагностике пока не чудо-таблетка. Он не заменит врача, но может стать дополнением — особенно там, где врачей нет. Но чтобы говорить о полной замене, нужно пройти ещё длинный путь: больше реальных кейсов, работа с медкартами, этические стандарты и объяснимость решений.

И главный вопрос:

Стоит ли врачам бояться увольнения? Пока нет. Но когда GPT-6 подучится… кто знает.