В ходе одного из первых реальных испытаний искусственного интеллекта в области здравоохранения ученые Калифорнийского университета в Сан-Франциско и Университета Уэйна обнаружили, что генеративный ИИ способен обрабатывать огромные массивы медицинских данных значительно быстрее традиционных команд специалистов – а в некоторых случаях даже достигать более точных результатов. Для сравнения, экспертам-людям на тщательный анализ той же информации потребовались месяцы.
Исследователи поставили перед несколькими группами идентичные задачи. Одни команды полагались исключительно на человеческий опыт, другие же использовали ИИ-инструменты. Целью было спрогнозировать риск преждевременных родов, используя данные более чем тысячи беременных женщин. Примечательно, что даже команда младших научных сотрудников, состоящая из аспиранта и старшеклассника, успешно разработала модели прогнозирования с помощью ИИ. Система сгенерировала рабочий компьютерный код за считаные минуты – задача, которая у опытных программистов обычно занимает несколько часов или даже дней.
Преимущество ИИ заключалось в его способности писать аналитический код на основе коротких, но очень конкретных текстовых запросов. Хотя не все системы справились одинаково хорошо – только 4 из 8 ИИ-чат-ботов создали пригодный для использования код, – успешные модели не требовали участия больших команд специалистов. Благодаря такой скорости младшие исследователи смогли завершить свои эксперименты, проверить выводы и представить результаты для публикации в научном журнале всего за несколько месяцев.
«Эти инструменты ИИ могут устранить одно из самых серьезных узких мест в науке о данных: создание конвейеров для анализа, – заявила доктор Марина Сирота, профессор педиатрии и руководитель исследования. – Такое ускорение крайне важно для пациентов, которые нуждаются в помощи уже сейчас». Скорейшее внедрение подобных технологий может усовершенствовать инструменты диагностики преждевременных родов – ведущей причины смертности новорожденных и серьезного фактора, влияющего на развитие моторики и когнитивных способностей у детей.
Чтобы проверить возможности ИИ, ученые использовали наборы данных, собранные в рамках глобального конкурса DREAM. Ранее более 100 команд со всего мира в течение трех месяцев разрабатывали модели машинного обучения для выявления закономерностей, связанных с преждевременными родами. Однако на обобщение и публикацию их результатов ушло почти два года. Проект с использованием генеративного ИИ – от постановки задачи до подачи научной статьи – занял всего шесть месяцев. При этом некоторые модели, созданные искусственным интеллектом, превзошли по точности те, что были разработаны людьми.
Ученые подчеркивают, что работа с ИИ по-прежнему требует тщательного контроля со стороны человека. Системы могут выдавать ошибочные или вводящие в заблуждение результаты, поэтому человеческий опыт остается незаменимым. Тем не менее, быстро обрабатывая колоссальные объемы данных, генеративный ИИ позволяет исследователям тратить меньше времени на отладку кода и больше – на интерпретацию результатов и постановку фундаментальных научных вопросов. Как отметил один из авторов работы, «исследователи смогут сосредоточиться на поиске ответов на важнейшие биомедицинские вопросы, а не на технических сложностях».
