не хаос

" По плодам их узнаете их" (с)

Не верьте ИИ в диагностике, не слушайте их пропагандистов."

Есть очевидные и наиболее часто упоминаемые причины некачественной работы вне заявленных характеристик ИИ в медицине:

1. Ошибки в использовании программных библиотек.
2. Некачественно собранные медицинские данные.
3. Недостаточное количество данных или выборки данных для обучения алгоритма.
4. Нерепрезентативная выборка (не все данные, не по всем клиническим случаям оказались в дата-сете).
5. Ошибки в разработке программного продукта.

Это лежащие на поверхности, часто упоминаемые причины.

Однако есть ряд других причин, которые порой не учитываются в разработке, но могут носить фатальный характер в принятии медицинских клинических решений:

1. Искажение первичных медицинских знаний.

• Приверженность эксперта дата-сайентиста к устоявшейся точке зрения в предметной области, которая продиктована личным опытом и сложившимся стереотипом клинического мышления, либо приверженностью к определенной «Школе».
• Искажение знаний, полученных в ходе клинических исследований.
• Публикации в научной литературе изначально в своем большинстве подтверждают первоначальную гипотезу исследователей.
• Данные с отрицательными результатами клинических исследований обычно не публикуются.
• Публикация отрицательного опыта клинической практики, врачебных ошибок, неудач лечения является сложным с этической и юридической точек зрения. Врачи редко говорят о своих ошибках на страницах высокорейтинговых научных журналов.
• «Заказной» характер клинических исследований – за многими исследованиями с «правильным дизайном» (построенном по всем правилам медицины, основанной на доказательствах) стоят заказчики – представители медицинской индустрии, которые заинтересованы в подтверждении своей первоначальной гипотезы.
• В силу бизнес-интереса проводимых исследований на них выделяется значительное финансирование, которого хватает на «правильный дизайн» исследования, создание рабочей группы, включение в исследование пациентов, аналитику и публикацию в высокорейтинговых научных журналах.
• Эти правильно построенные клинические исследования влияют на клинические рекомендации, референсные значения физиологических показателей. Так, например, под влиянием подобных клинических исследований были изменены референсные показатели артериального давления (АД), сахара крови, эректильной дисфункции (МИЭФ-5).

2. Отсутствие знаний или недостоверные знания о предметной области.

• Кто занимается реальной клинической практикой, понимает, что не всегда эффективны те или иные методы диагностики, лечения, базирующиеся на клинических рекомендациях, что может говорить о недостаточном уровне знаний о состоянии организма человека, неправильной интерпретации протекающих патологических процессоров, приводящих к заболеванию и неправильном подходе к их лечению.
• Во многом врачи-практики связывают это с недостаточными знаниями и пытаются формировать собственные индивидуальные подходы к поведению в той или иной ситуации («авторские» схемы лечения, собственные клинические Школы).

На приеме практически нет возможности сказать пациенту, что врач не знает какой ставить диагноз или как его лечить. Сложилось мнение, что пациент всегда должен выйти от врача с решением своей проблемы. С другой стороны, это дополнительно продиктовано взглядом СМИ на текущее состояние науки и здравоохранения, когда в СМИ представляются абсолютные знания и современное состояние проблем. На этом фоне очень сложно специалисту, который несет юридическую ответственность, сказать, что он не знает или не уверен в диагнозе или методах лечения.

3. Социальные искажения.

• Перспективность применения к пациенту того или иного метода, использование дорогостоящих методов диагностики и лечения, прогноз развития заболевания, эвтаназия, личное отношение врача к пациенту и другие моменты – лежат за рамками медицины, основанной на доказательствах. Принятие решения врачом в таких ситуациях носит иррациональный характер и лежит в рамках этических, культурных, а порой и религиозных аспектов. Такие знания очень сложно на сегодняшнем уровне собрать, классифицировать и алгоритмизировать. Как правило, решения принимает врач на свой страх и риск, под свою ответственность, не афиширует, и тем более, не публикует.

В ряде клинических ситуаций принятие врачом таких решений носит ключевой характер, но не может быть протоколировано и алгоритмизировано в программном обеспечении в ИИ." (C) jtelemed

Нет ли логической ошибки в рассуждениях программиста? Сначала узнать ответ ИИ, затем перепроверить его у опытного врача. Зачем ненужное действие? Надо минуя бредомашину сразу обратиться к профессионалу за советом.

Собирают большие массивы данных но лукаво назвали это Интеллектом.

Из всего длинного спича понял только то что картошка у нас дорогая, мы ничего не понимаем, нас никуда не возьмут на работу.

Если у человека наболело то невежливо будет его не выслушать, но просто мне немного непонятно, если мне надо посолить огурцы я иду на форум кулинаров а не сантехников

Восемьдесят лет уже разрабатывают эти программы угадайки по подбору слов, теперь решили поднять ажиотаж.

Так здесь не форум программистов, 99% читателей не понятны эти переживания. Значит доучивайтесь, прокачивайте скилы, не просиживайте штаны.

На предприятии всему научат, главное – желание.

"Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер.

В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом.

На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения." blog. eldorado.ru

80 лет уже разрабатывают эти программы, и мир не перевернулся, профессия программиста никуда не исчезла