Искусственный интеллект в медицине: как IT-технологии помогут решить этический вопрос

В последние годы инвестирование в создание ИИ для индустрии здравоохранения стало популярным трендом: по исследованиям Global Market Insights, в 2016 году объем рынка составил 750 млн долларов США, а к 2024 году этот показатель дойдет до 10 млрд.

На данный момент медицинский ИИ выполняет вспомогательную функцию. ИИ анализирует данные из сотен тысяч медицинских источников, а также такие факторы, как возраст, пол, особенности телосложения и личные предрасположенности пациента. Он используется для предупреждения заболеваний, определения патологий на самых ранних стадиях, повышения точности диагностики и лечения, проведения лабораторных исследований, расшифровки рентгено- и томограмм, результатов УЗИ и эндоскопии, а также для изучения генома и разработки лекарственных препаратов. Кроме этого, искусственный интеллект ассистирует хирургам во время операций: анализирует состояние пациента и в режиме реального времени корректирует работу врачей.

Однако, параллельно с развитием технологий искусственного интеллекта идёт дискуссия на тему этической стороны вопроса. Многие источники отмечают, что искусственный интеллект может иметь склонность к предвзятости. Так, Stanford подробно рассуждает о перспективах развития ИИ и этике, а The Guardian приводит пример скандального исследования propublica.org, где искусственный интеллект, применяемый в системе судопроизводства США, проявлял тенденцию к расовой дискриминации.

Так же как структура нашего языка влияет на наше сознание, субъективные предпочтения и предубеждения разработчиков могут повлиять на будущие суждения искусственного интеллекта. Медицинские работники дают клятву соблюдать врачебную этику. Можно ли вложить эту этику в алгоритмы искусственного интеллекта?

В основе обучения искусственного интеллекта лежат массивы данных. Чем более многочисленными, разнообразными и объективными будут эти данные — тем качественней будет проходить процесс обучения. И напротив: чем меньше и специфичней выборка, тем выше будет вероятность предвзятости. Сам же процесс разработки в идеале не должен проводиться конкретной организацией или группой.

Мы разрабатываем наше ИИ-решение на базе технологии распределенного реестра. Изначально блокчейн создавался для финансовой сферы, но его технические возможности идеально подходят для любой ситуации, которая требует надежного и безопасного хранения данных — и при том максимальной прозрачности и децентрализованности. Вся информация в блокчейне записывается в виде последовательных блоков, и не может быть изменена или подделана. Его уникальность состоит в том, что, с одной стороны, содержимое блоков видно всем, с другой — эта информация полностью анонимизирована.

Мы планируем собирать статистику с участников своей экосистемы: как пациентов, так и медицинских и исследовательских учреждений. Так мы сможем сформировать максимально широкую и нетенденциозную подборку — и сохранить объективность. Вся статистика и заключения ИИ будут дополнительно верифицированы через обратную связь.

Это позволит нам создать полностью контролируемую среду, в которой данные пользователей будут надежно защищены. Все потоки информации будут идти через блокчейн. Каждое обращение к статистике и все рекомендации ИИ будут фиксироваться в реестре — чтобы повысить уровень доверия внутри системы.

Мы считаем, что блокчейн даст ответ на этический вопрос, который стоит перед ИИ-индустрией. В то же время, с ростом доверия пользователей будет расти и наше сообщество. Таким образом мы получим еще больше ценных и разнообразных статистических данных, что поможет нам сделать наше ИИ-решение еще более сильным — и внести свой вклад в развитие медицинской отрасли”.

В последние годы инвестирование в создание ИИ для индустрии здравоохранения стало популярным трендом: по исследованиям Global Market Insights, в 2016 году объем рынка составил 750 млн долларов США, а к 2024 году этот показатель дойдет до 10 млрд.

На данный момент медицинский ИИ выполняет вспомогательную функцию. ИИ анализирует данные из сотен тысяч медицинских источников, а также такие факторы, как возраст, пол, особенности телосложения и личные предрасположенности пациента. Он используется для предупреждения заболеваний, определения патологий на самых ранних стадиях, повышения точности диагностики и лечения, проведения лабораторных исследований, расшифровки рентгено- и томограмм, результатов УЗИ и эндоскопии, а также для изучения генома и разработки лекарственных препаратов. Кроме этого, искусственный интеллект ассистирует хирургам во время операций: анализирует состояние пациента и в режиме реального времени корректирует работу врачей.

Однако, параллельно с развитием технологий искусственного интеллекта идёт дискуссия на тему этической стороны вопроса. Многие источники отмечают, что искусственный интеллект может иметь склонность к предвзятости. Так, Stanford подробно рассуждает о перспективах развития ИИ и этике, а The Guardian приводит пример скандального исследования propublica.org, где искусственный интеллект, применяемый в системе судопроизводства США, проявлял тенденцию к расовой дискриминации.

Так же как структура нашего языка влияет на наше сознание, субъективные предпочтения и предубеждения разработчиков могут повлиять на будущие суждения искусственного интеллекта. Медицинские работники дают клятву соблюдать врачебную этику. Можно ли вложить эту этику в алгоритмы искусственного интеллекта?

В основе обучения искусственного интеллекта лежат массивы данных. Чем более многочисленными, разнообразными и объективными будут эти данные — тем качественней будет проходить процесс обучения. И напротив: чем меньше и специфичней выборка, тем выше будет вероятность предвзятости. Сам же процесс разработки в идеале не должен проводиться конкретной организацией или группой.

Мы разрабатываем наше ИИ-решение на базе технологии распределенного реестра. Изначально блокчейн создавался для финансовой сферы, но его технические возможности идеально подходят для любой ситуации, которая требует надежного и безопасного хранения данных — и при том максимальной прозрачности и децентрализованности. Вся информация в блокчейне записывается в виде последовательных блоков, и не может быть изменена или подделана. Его уникальность состоит в том, что, с одной стороны, содержимое блоков видно всем, с другой — эта информация полностью анонимизирована.

Мы планируем собирать статистику с участников своей экосистемы: как пациентов, так и медицинских и исследовательских учреждений. Так мы сможем сформировать максимально широкую и нетенденциозную подборку — и сохранить объективность. Вся статистика и заключения ИИ будут дополнительно верифицированы через обратную связь.

Это позволит нам создать полностью контролируемую среду, в которой данные пользователей будут надежно защищены. Все потоки информации будут идти через блокчейн. Каждое обращение к статистике и все рекомендации ИИ будут фиксироваться в реестре — чтобы повысить уровень доверия внутри системы.

Мы считаем, что блокчейн даст ответ на этический вопрос, который стоит перед ИИ-индустрией. В то же время, с ростом доверия пользователей будет расти и наше сообщество. Таким образом мы получим еще больше ценных и разнообразных статистических данных, что поможет нам сделать наше ИИ-решение еще более сильным — и внести свой вклад в развитие медицинской отрасли”.