Депутат МГД Самышина отметила помощь искусственного интеллекта в повседневной работе столичных медиков

Депутат Московской городской думы, главный врач городской поликлиники №3 Елена Самышина отметила помощь искусственного интеллекта в повседневной работе столичных медиков. Об этом она сообщила в интервью «АиФ». «В клиниках Москвы тестировали компьютерный алгоритм, который позволяет выявлять признаки онкологических заболеваний крови и туберкулеза. Во время пика эпидемии коронавируса столичные специалисты научили искусственный интеллект видеть признаки коронавирусной пневмонии на цифровых снимках легких. Нейросеть рассчитывала вероятность диагноза COVID-19 на ранней стадии. Поскольку искусственный интеллект дополнительно оценивал показатели анализа крови и другие симптомы, точность постановки диагноза по трем из четырех признаков достигала 94%», - сказала Елена Самышина. Депутат также сравнила искусственный интеллект со старательным помощником, отметив при этом, что «программа все же не сможет заменить врача». «Лично я сказала бы о применении искусственного интеллекта так: он учится. Его можно сравнить со старательным интерном, верным и оперативным помощником и ассистентом, только без белого халата. Пока речи о том, что программа заменит врачей, не идет. Знания, опыт, талант, профессиональная интуиция врача-специалиста незаменимы. Вместе с тем применение таких технологий позволяет сэкономить огромное количество сил и времени, которое бесценно при оказании помощи человеку. Еще одно преимущество нейросетей - они помогают исключить ошибки из-за человеческого фактора», - отметила парламентарий. По словам Самышиной, нейросети не просто сокращают время постановки одного диагноза, они могут стать незаменимыми там, где ошибка возможна чисто в силу человеческого фактора, недостатка данных или сложности многокомпонентного анализа. «Такая технология просто бесценна при анализе результатов массовых скрининговых исследований. Даже лучший специалист не сможет за день тщательно изучить условные сотню-две результатов, а машина позволит выделить в первую очередь потенциально важные, с признаками отклонений, требующие первоочередного внимания», - добавила депутат. Кроме того, парламентарий рассказала о применении цифровых технологий в изучении маммограмм. «С их помощью рентгенологи в процессе скрининга рака молочной железы смогут точнее интерпретировать результаты исследований, ведь нейросети способны выявить на цифровых изображениях малейшие подозрительные изменения в структуре тканей - асимметрию, нарушение структуры и неоднородности тканей, их плотность и участки новообразований. Таким образом врач работает в тандеме с программой: она выделяет подозрительные детали, а специалист оценивает диагностическую ценность этих показателей», - заключила она.