Алгоритм машинного обучения допускал меньше ошибок при принятии клинических решений, чем профессионалы, когда дело доходило до клинической диагностики.
Это довольно старая пословица: получать второе мнение очень даже не вредно. Но что, если это второе мнение может быть создано компьютером с использованием искусственного интеллекта? Может ли компьютер предложить лучшие рекомендации по лечению, чем предлагает ваш врач?
Пара канадских исследователей психического здоровья считает, что это возможно. В исследовании, опубликованном в Журнале прикладного анализа поведения, Марк Лановаз из Университета Монреаля и Киева Гранчук из колледжа Святого Лаврентия в Онтарио приводят доводы в пользу использования ИИ для лечения поведенческих проблем.
«Медицинские работники и специалисты в области образования часто расходятся во мнениях относительно эффективности поведенческой терапии, которые могут привести к тому, что люди не получат адекватного лечения», - пишет Лановаз, доцент, возглавляющий лабораторию прикладных поведенческих исследований в Школе психообразования UdeM.
Чтобы найти лучший способ, Лановаз и Гранчук, профессор поведенческой науки и поведенческой психологии в университете Св. Лаврентия, собрали смоделированные данные от 1024 человек, лечившихся от поведенческих проблем.
Затем исследователи сравнили выводы о лечении, сделанные в каждом случае пятью специалистами по поведенческому анализу с докторской степенью, с выводами, полученными с помощью компьютерной модели, разработанной двумя учеными с помощью машинного обучения.
«Пять профессионалов со степенью доктора наук приходили к одним и тем же выводам примерно в 75% случаев», - сказал Лановаз. «Что еще более важно, машинное обучение дает меньше ошибок при принятии решений, чем все профессионалы взятые вместе».
Учитывая эти очень положительные результаты, следующим шагом будет «интегрировать наши модели в приложение, которое могло бы автоматически принимать решения или предоставлять обратную связь о прогрессе лечения», - добавил он.
По мнению исследователей, цель должна заключаться в том, чтобы использовать машинное обучение для облегчения работы врачей, а не фактически заменять их, а также сделать принятие решений о лечении более последовательными и предсказуемыми.
«Например, когда-нибудь врачи смогут использовать эту технологию, чтобы решить, продолжать или прекратить лечение людей с такими различными расстройствами, как аутизм, СДВГ, тревога и депрессия», - сказал Лановаз.
«Индивидуальное принятие клинических и образовательных решений является одним из краеугольных камней психологического и поведенческого лечения. Таким образом, наше исследование может привести к лучшим вариантам лечения для миллионов людей во всем мире, получающих подобные услуги ».
Оригинальное исследование: открытый доступ.
« Машинное обучение для анализа в одном случае: сравнение с визуальным осмотром врача » Марк Дж. Лановаз, Гранчук. Журнал прикладного анализа поведения
Перевод А. Юртаев
