Home Технологии Разработка надежных инструментов искусственного интеллекта для здравоохранения | DeepTech

Разработка надежных инструментов искусственного интеллекта для здравоохранения | DeepTech

0
Разработка надежных инструментов искусственного интеллекта для здравоохранения
 | DeepTech

Новое исследование предлагает систему для определения относительной точности прогнозирования ИИ в гипотетических медицинских условиях, а также когда система должна полагаться на врача-человека.

Искусственный интеллект (ИИ) обладает огромным потенциалом для улучшения работы людей в различных отраслях. Но чтобы интегрировать инструменты искусственного интеллекта на рабочее место безопасным и ответственным способом, нам необходимо разработать более надежные методы понимания того, когда они могут быть наиболее полезны.

Так когда же ИИ более точен, а когда человек? Этот вопрос особенно важен в здравоохранении, где прогнозирующий ИИ все чаще используется в важных задачах для оказания помощи врачам.

Сегодня в Природная медицинамы опубликовали нашу совместную работу с Google Research, в которой предлагается CoDoC (рабочий процесс отсрочки лечения до клинического обследования на основе взаимодополняемости), система искусственного интеллекта, которая учится, когда следует полагаться на прогнозные инструменты искусственного интеллекта или обратиться к врачу для наиболее точной интерпретации результатов. медицинские изображения.

CoDoC исследует, как мы могли бы использовать сотрудничество человека и искусственного интеллекта в гипотетических медицинских учреждениях для достижения наилучших результатов. В одном примере сценария CoDoC сократил количество ложноположительных результатов на 25% для большого обезличенного набора данных маммографии в Великобритании по сравнению с обычно используемыми клиническими рабочими процессами, не упустив при этом ни одного истинно положительного результата.

Эта работа осуществляется в сотрудничестве с несколькими организациями здравоохранения, включая Партнерство «Остановить туберкулез» Управления ООН по обслуживанию проектов. Чтобы помочь исследователям использовать нашу работу для повышения прозрачности и безопасности моделей ИИ для реального мира, мы также открыли исходный код Код CoDoC на GitHub.

CoDoC: дополнительный инструмент для сотрудничества человека и ИИ.

Создание более надежных моделей ИИ часто требует реорганизации сложной внутренней работы моделей прогнозного ИИ. Однако для многих поставщиков медицинских услуг просто невозможно перепроектировать модель прогнозного ИИ. CoDoC потенциально может помочь улучшить инструменты прогнозного ИИ для своих пользователей, не требуя от них изменения самого базового инструмента ИИ.

При разработке CoDoC у нас было три критерия:

  • Эксперты, не занимающиеся машинным обучением, например поставщики медицинских услуг, должны иметь возможность развернуть систему и запустить ее на одном компьютере.
  • Для обучения потребуется относительно небольшой объем данных – обычно всего несколько сотен примеров.
  • Система может быть совместима с любыми запатентованными моделями искусственного интеллекта и не потребует доступа к внутренней работе модели или данным, на которых она обучалась.

Определение того, когда прогнозирующий ИИ или врач более точен

С помощью CoDoC мы предлагаем простую и удобную систему искусственного интеллекта для повышения надежности, помогая системам прогнозного искусственного интеллекта «знать, когда они не знают». Мы рассмотрели сценарии, в которых клиницист может иметь доступ к инструменту искусственного интеллекта, предназначенному для помощи в интерпретации изображения, например, при изучении рентгенограммы грудной клетки на предмет необходимости проведения теста на туберкулез.

Для любой теоретической клинической ситуации системе CoDoC требуется только три входных данных для каждого случая в наборе обучающих данных.

  1. Прогнозирующий искусственный интеллект выдает оценку достоверности от 0 (уверенность в отсутствии заболевания) до 1 (уверенность в наличии заболевания).
  2. Интерпретация врачом медицинского образа.
  3. Основная истина о наличии заболевания, установленная, например, с помощью биопсии или другого клинического наблюдения.

Примечание. CoDoC не требует доступа к каким-либо медицинским изображениям..

CoDoC учится устанавливать относительную точность прогнозирующей модели ИИ по сравнению с интерпретацией врачей, а также то, как эта взаимосвязь колеблется в зависимости от показателей достоверности прогнозирующего ИИ.

После обучения CoDoC можно будет внедрить в гипотетический будущий клинический рабочий процесс с участием как ИИ, так и врача. Когда новое изображение пациента оценивается с помощью прогнозирующей модели искусственного интеллекта, соответствующий показатель достоверности передается в систему. Затем CoDoC оценивает, приведет ли в конечном итоге к наиболее точной интерпретации принятие решения ИИ или обращение к врачу.

Повышенная точность и эффективность

Наше всестороннее тестирование CoDoC с несколькими наборами реальных данных, включая только исторические и обезличенные данные, показало, что сочетание лучшего человеческого опыта и прогнозного ИИ приводит к большей точности, чем при использовании любого из них по отдельности.

Помимо снижения на 25% количества ложных срабатываний для набора данных маммографии, в гипотетических симуляциях, где ИИ позволялось действовать автономно в определенных случаях, CoDoC смог сократить количество случаев, которые должен был прочитать врач, на два трети. Мы также показали, как CoDoC может гипотетически улучшить сортировку рентгенограмм грудной клетки для дальнейшего тестирования на туберкулез.

Ответственная разработка ИИ для здравоохранения

Хотя эта работа является теоретической, она показывает потенциал нашей системы искусственного интеллекта к адаптации: CoDoC смог улучшить производительность при интерпретации медицинских изображений для различных демографических групп населения, клинических условий, используемого медицинского оборудования для визуализации и типов заболеваний.

CoDoC — многообещающий пример того, как мы можем использовать преимущества искусственного интеллекта в сочетании с человеческими силами и опытом. Мы работаем с внешними партнерами, чтобы тщательно оценить наши исследования и потенциальные преимущества системы. Чтобы безопасно внедрить такие технологии, как CoDoC, в реальные медицинские учреждения, поставщикам медицинских услуг и производителям также необходимо понять, как врачи по-разному взаимодействуют с ИИ, и проверить системы с помощью конкретных медицинских инструментов и настроек ИИ.

Узнайте больше о CoDoC:

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here