Комплекс Кассандры: Почему медики не доверяют искусственному интеллекту

В своем исследовании доктор Ф. Перри Уилсон из Йельской школы медицины затрагивает одну из самых актуальных и важных тем современной медицины - роль искусственного интеллекта в прогнозировании и лечении. Ученый поднимает интересный вопрос: почему, несмотря на точные прогнозы алгоритмов машинного обучения, медицина по-прежнему сталкивается с \"комплексом Кассандры\".

Для понимания этой проблемы необходимо вернуться к древнегреческой мифологии. Кассандра была дочерью Приама, царя Трои, и была одарена богом Аполлоном даром пророчества. Однако после того, как она отвергла Аполлона, он проклял ее, сделав ее пророчества бесполезными, так как никто не верил в их истинность. Кассандра предсказала падение Трои, но ей не поверили, что привело к катастрофе.

Подобно Cassandra, искусственный интеллект в медицине сталкивается с комплексом Cassandra. Современные электронные медицинские карты содержат огромное количество данных, которые алгоритмы машинного обучения используют для прогнозирования заболеваний и методов лечения. Однако даже если эти прогнозы точны, они могут оказаться бесполезными, если медицинские работники не доверяют им или не следуют им.

Д-р Уилсон отмечает, что многие сосредотачиваются исключительно на точности прогнозов, забывая о важности того, как эти прогнозы могут изменить результаты лечения пациентов. Прогнозы становятся бесполезными, если их игнорируют или если они не приводят к изменениям в клинической практике.

Исследования в этой области зависят от больших массивов данных и разработки более совершенных алгоритмов. Но, как учит нас история Кассандры, даже идеальные прогнозы бесполезны, если их игнорировать.

Доктор Уилсон предлагает решение, которое заключается в том, чтобы относиться к искусственному интеллекту в медицине так же, как к новому лекарству. Он призывает проводить рандомизированные испытания, чтобы оценить, как предсказания модели могут изменить лечение и, следовательно, спасти жизнь пациентам.

Примером такого подхода может служить исследование Шеннон Уолкер из Вандербильта, в котором эксперты изучали, как автоматизированная прогностическая модель в электронных медицинских картах может помочь предотвратить внутрибольничные венозные тромбоэмболии среди детей и подростков. Исследование показало, что, несмотря на точность модели, первичные клинические бригады не всегда следовали рекомендациям, что подчеркивает важность доверия и изменения поведения.

Итак, искусственный интеллект в медицине позволяет предсказывать болезни и способы их лечения, но для того чтобы изменить результат, необходимо поверить в эти предсказания и действовать в соответствии с ними. Это ключевая проблема современной медицины, и пока она не будет решена, точные прогнозы будут оставаться такими же бесполезными, как пророчества Кассандры, игнорируемыми и неоцененными.