Начало в предыдущем посте 👆

Чтобы обучить мощный алгоритм, нужны данные тысяч пациентов. Накопление таких данных в одном месте может привлечь злоумышленников. Утечка медицинских данных – один из самых нежелательных инцидентов.
Вызов – находить баланс между использованием данных на благо науки и защитой прав людей.
Технический вызов: применять передовые методы шифрования (например, шифрование в процессе вычислений – homomorphic encryption, чтобы обучать модель, не раскрывая данных).

Появление ИИ ставит вызов традиционной роли врача. Некоторые опасаются «замены врача машиной». На ближайшие годы это опасение скорее гипотетическое – ИИ пока что решает узкие задачи, но не ведет пациента комплексно. Однако определенное смещение функций происходит: рутинный анализ (например, расшифровка ЭЭГ) может полностью взять на себя алгоритм, а врач станет скорее проверяющим и консультантом. Это требует перестройки обучения медперсонала: новые врачи должны разбираться в основах работы ИИ, чтобы эффективно использовать и контролировать его.

Сопротивление изменениям – естественный барьер. Множество врачей все еще скептичны к ИИ. Чтобы ИИ был принят, он должен встраиваться в существующий рабочий процесс ненавязчиво и демонстрировать явную пользу.

Пока нет прецедентов, но вероятны судебные иски, связанные с ИИ. Например, если пациент считает, что ему навредили, потому что врач упустил что-то, доверившись ИИ, – может подать в суд.

Как избежать «размывания ответственности», когда врач может начать перекладывать вину на ИИ: “это не я ошибся, это компьютер”?

Прогнозы развития

Generative AI (генеративный ИИ) продолжит интегрироваться в здравоохранение. Ожидается появление медицинских LLM нового поколения, которые будут обучены на специализированных данных (учебники, клинические протоколы, литература) и смогут выступать в роли интеллектуальных ассистентов врача.

Прорывы в диагностики с помощью ИИ. Во многих областях ожидается достижение или превышение человеческого уровня точности. В некоторых направлениях это уже произошло – например, ИИ по ретинальным снимкам определяет диабетическую ретинопатию не хуже офтальмолога.

Персонализированная терапия и “виртуальные клинические испытания”. В онкологии уже начались исследования, где ИИ подбирает индивидуальные комбинации препаратов под молекулярный профиль опухоли – к 2025–2026 возможны первые доказательства, что такой подход улучшает исходы.

Широкое внедрение ИИ-ассистентов для пациентов. К 2025–2026 может стать привычным, что у человека есть персональный медицинский ассистент в смартфоне или умной колонке. Этот ИИ будет знать историю здоровья пользователя (с его разрешения), отслеживать данные с фитнес-браслета, результатов обследований, давать советы по образу жизни, напоминать про лекарства и заметив неладное – рекомендовать обратиться к врачу. Он сможет отвечать на вопросы о симптомах, но в более продвинутой форме, чем нынешние статичные приложения, – с диалогом, уточнением нюансов (то есть диалоговый GPT-врач под контролем). Конечно, это ставит вопросы ответственности и регулирования, но вероятно появление сертифицированных медицинских ботов-консультантов для населения. Это особенно перспективно для удаленных и слабо охваченных медобслуживанием регионов.


Думаю для поста достаточно, хотя это тезисы только примерно из половины документа)
Кому интересна тема - прочитайте полностью:
https://github.com/researchim-ai/state-of-ai/blob/main/Med_AI_research.md