Отрезвляющий взгляд на место искусственного интеллекта в здравоохранении
Технологии искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) находятся на подходе к "пику завышенных ожиданий" в терминологии Gartner (Gartner Hype Cycle). AI сейчас пробуют использовать во многих технологических областях, и мы постоянно в этой связи слышим слоган "создавать завтра уже сегодня", но без объяснения, как это делается. У многих возникает головокружение от возможностей, которые обещает эта технология, поэтому аналитик Анни Зиглер в своей статье, опубликованной в журнале Hospital EMR and EHR, пытается несколько успокоить эти мозговые вихри. Она отмечает три фактора, усложняющие адаптацию AI в здравоохранении:
- Отсутствие прозрачности. Каким образом AI приходит к своим выводам? Иногда логика получения результата вполне обычна, но чаще всего это не так и то, что вы получаете, минуя мнение врача, вызывает сомнение из-за того, что вы не понимаете, как принимается решение.
- "Палка в колесах" существующих рабочих процессов. Для того, чтобы интегрировать систему электронных медицинских карт, наладить документирование и ввод в нее информации, организациям потребовалось очень много времени. Стоимость таких решений и их адаптации в медицинских системах достигает в США сотен миллионов долларов. Встраивание AI в такие системы может потребовать больше изменений и настроек, чем кажется, что, в свою очередь, потребует больше расходов, чем того стоят возможные результаты.
- Слишком, слишком много данных. Организации здравоохранения не страдают от недостатка информации. В свою очередь, AI требует для своей работы множество данных. Казалось бы, одно соответствует другому. Но дело в том, что большая часть этих данных бесполезна без предварительной фильтрации и добычи из них полезной информации, а это требует большого объема обработки. В будущем возможно появятся более мощное оборудование для обработки и индексирования всего этого, но сегодня даже системы обработки естественного языка, которые могут идентифицировать полезную информацию, пока мало известны в этой сфере.
Нам еще долго придется ждать широкого распространения систем на базе AI в здравоохранении, несмотря на весь этот шум об успехах и достоинствах IBM Watson и иже с ним.
