Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному

Это важные достижение, но опять-таки они ограничены самыми рутинными сторонами работы, которая должна выполняться в медицинских учреждениях. Никакой робот не способен заменить докторов и медсестер при выполнении медицинских процедур, требующих высокой квалификации. Хирургические роботы, такие как система da Vinci, ставшие очень популярными, увеличивают возможности хирургов, но они неавтономны. Врач, который в ином случае выполнял бы операцию своими руками, теперь управляет роботом. Возможно, пациенту результат нравится больше, но резкого сокращения времени работы хирурга и бригады ассистентов не произошло. Манипуляции, выполняемые врачами и медсестрами, невероятно трудны для искусственного интеллекта, потому что требуют высочайшей ловкости в сочетании с навыками решения проблем и межличностного взаимодействия, а также способности действовать в непредсказуемой обстановке, где каждая ситуация и каждый пациент уникальны. Что касается роботов для терапевтической помощи, то влияние эффекта масштаба на производительность, наблюдаемое на фабриках и складах, представляется делом далекого будущего. Для его достижения потребуется не только невероятное увеличение ловкости роботов, но и, весьма вероятно, универсальный ИИ или нечто очень к нему близкое.

С учетом ограничений «железных» роботов похоже, что существенное влияние ИИ на здравоохранение в ближайшее время будет достигнуто в области задач, для выполнения которых не нужны движущиеся части. Иными словами, искусственный интеллект проявит себя в обработке информации и таких сугубо интеллектуальных видах деятельности, как диагностика или составление планов лечения. Расшифровка медицинских снимков с использованием машинного зрения особенно многообещающая область. Ряд исследований показал, что системы глубокого обучения во многих случаях способны сравняться с рентгенологами или превосходить их. Например, в исследовании, обнародованном группой ученых из Google и нескольких медицинских школ в 2019 году, система глубокого обучения проявила себя лучше, чем рентгенологи, в диагностике рака легких по КТ-снимкам. Система Google была точна в 94,4 % случаев, «превзошла всех шестерых рентгенологов» в тех случаях, когда отсутствовали результаты предыдущего КТ-сканирования пациента, и «была наравне с теми же рентгенологами», если имелась возможность сравнивать результаты свежего сканирования с предшествующим исследованием[76].

Рентгенологические системы на основе ИИ использовались в экстренном порядке в некоторых случаях, когда возникала опасность перегрузки больниц из-за пандемии коронавируса. На пике дефицита тестов для выявления COVID-19 рентгенограмма грудной клетки, выявляющая симптомы пневмонии, стала важным альтернативным методом диагностики. В некоторых больницах накапливались необработанные снимки, с потоком которых рентгенологи просто не справлялись, что на шесть и более часов задерживало постановку диагноза. Для решения этой проблемы два производителя диагностических инструментов на основе ИИ, Qure.ai из Мумбаи и корейская компания Lunit, быстро перенастроили свои системы на выявление коронавируса. Одно исследование обнаружило, что система Qure.ai с точностью 95 % отличала COVID-19 от других причин пневмонии[77].