Проучването, ръководено от проф. Дан Зелцер, експерт по дигитално здравеопазване от Училището по икономика "Берглас" към Телавивския университет, се проведе във виртуална клиника за спешна медицинска помощ в Лос Анджелис. Клиниката, управлявана в сътрудничество с израелския стартъп K Health, предлага онлайн консултиране, като интегрира в работния си процес система с изкуствен интелект, за да подпомага лекарите при диагностицирането и лечението на пациентите.
"Неотдавна Cedars-Sinai интегрира система за ИИ, която използва машинно обучение за провеждане на първоначален прием на пациенти, като включва данни от медицинското досие и предоставя на лекарите подробни предложения за диагностика и лечение", обясни Зелцер. "Системата предлага препоръки само когато нивото на доверието ѝ е високо, като в около един от всеки пет случая не предлага никакви предложения."
Проучването оценява 461 онлайн посещения в клиника през лятото на 2024 г., като се фокусира върху възрастни пациенти с често срещани симптоми като дихателни, уринарни, очни, вагинални и стоматологични проблеми. Във всеки случай системата с изкуствен интелект е предоставила първоначални препоръки, последвани от видеоконсултация с лекар. След това група от четирима опитни лекари прегледа и оцени препоръките въз основа на четиристепенна скала: оптимални, разумни, неадекватни или потенциално вредни.
Препоръките на изкуствения интелект бяха оценени като оптимални в 77 % от случаите в сравнение с 67 % от решенията на лекарите. Освен това само 2,8 % от предложенията на ИИ са оценени като потенциално грешни, докато 4,6 % от решенията на лекарите попадат в същата категория. В 68% от случаите ИИ и лекарят са получили еднаква оценка, но в 21 % от случаите препоръката на ИИ е оценена по-високо, а в 11% от случаите решението на лекаря е счетено за по-добро.
Оценителите на проучването отбелязват няколко причини, поради които системата с изкуствен интелект се е представила по-добре от лекарите. Един от ключовите фактори е, че ИИ се е придържал по-стриктно към насоките на медицинската асоциация, като например избягване на ненужни предписания, като антибиотици за вирусни инфекции. Освен това ИИ е бил в състояние да обработва по-широк спектър от данни от медицинската история на пациентите, като идентифицира повтарящи се състояния и разпознава симптоми, които биха могли да сигнализират за по-сериозни здравословни проблеми.
Освен това изкуственият интелект е в състояние да обработва по-широк набор от данни от медицинската анамнеза на пациентите, като идентифицира повтарящи се състояния и разпознава симптоми, които могат да сигнализират за по-сериозни здравословни проблеми. Например ИИ е особено ефективен при идентифицирането на болки в очите при хора с контактни лещи, което може да означава потенциална инфекция.
Лекарите обаче имат предимство при оценката на състоянието на пациента в реално време и използването на клинична преценка за адаптиране към нюансите в представените симптоми. Например, докато системата за изкуствен интелект може да насочи пациент с КОВИД със задух към спешното отделение, лекарят може да оцени симптома в контекста, определяйки дали проблемът не е свързан с лека непроходимост в дихателните пътища.
Зелцер подчерта, че макар проучването да демонстрира точността на ИИ при препоръките за диагностика и лечение, то има ограничения. "Не знаем кой лекар е прегледал препоръките на ИИ и доколко е разчитал на тях. Следователно това проучване измерва само точността на алгоритъма, а не прякото му въздействие върху вземането на решения от лекарите", каза той.
Проучването също така подчертава реалната приложимост на ИИ в медицинските среди, като го разграничава от предишни изследвания, които се фокусират върху примери от учебниците. "Изследваните от нас състояния представляват около две трети от обема на случаите в клиниката", обясни Зелцер. "Това прави нашите констатации особено значими при разглеждането на ИИ като инструмент за подпомагане на вземането на решения в ежедневната медицинска практика."
В перспектива Зелцер вижда бъдеще, в което ИИ играе все по-значима роля в процеса на вземане на медицински решения, като работи заедно с лекарите, за да подчертае критичните данни и да намали човешките грешки.
"Проучването показва, че ИИ може да бъде ефективен помощник в медицинската диагностика и лечение, но остават много въпроси относно най-добрия начин за интегрирането му в здравните практики", заключи той. "В крайна сметка целта е да се постигне правилният баланс между човешкия опит и ИИ, за да се подобрят резултатите за пациентите."
(Тази информация се разпространява по споразумение между БТА и ТПС)