Исследователи из Google создали систему диагностического диалога
Команда исследователей искусственного интеллекта из Google Research и Google DeepMind разработала основы диагностической диалоговой системы на основе искусственного интеллекта для проведения медицинских интервью. Группа опубликовала статью, описывающую свое исследование сервера препринтов arXiv.
Исследовательская группа отметила, что когда врач опрашивает пациента, чтобы определить, какую медицинскую ситуацию необходимо решить, он имеет медицинское образование и практический опыт.
Хотя иногда пациенту может показаться, что такие беседы в лучшем случае поверхностны, большинство из них эффективны и приводят к точным результатам.
Но есть и возможности для улучшения, отмечают исследователи. Одна из областей, в которой многие врачи терпят неудачу, — это их подход к постели больного.
Из-за личностных особенностей, плотного и напряженного рабочего графика или общения с пациентами, которые не всегда добры и вежливы, некоторые медицинские работники могут показаться чопорными или недружелюбными, создавая впечатление, что врач не особо заботится о благополучии пациента.
В новом проекте команда Google отметила, что многие LLM (большие языковые модели), такие как ChatGPT, часто кажутся весьма чуткими и более чем готовыми помочь — качества, которых иногда не хватает врачам. Это дало им стимул начать работу над LLM, которая однажды может превратиться в реальную диагностическую диалоговую систему.
Смотрите также
Чем отличаются аэробная и анаэробная нагрузки?
Разработка ученых ПНИПУ даст возможность искусственному интеллекту диагностировать сколиоз
Новая система называется Articulate Medical Intelligence Explorer или AMIE. Команда Google отмечает, что это все еще чисто экспериментальный вариант. Она также отмечает, что создание системы было одновременно уникальным и трудным из-за нехватки медицинских интервью между врачом и пациентом, которые можно было бы использовать в качестве учебного материала.
Это побудило исследователей попробовать новый подход к обучению своей системы тому, как опрашивать пациента. В начале они обучили ее на ограниченном объеме общедоступных данных. Затем они попросили систему тренироваться, заставляя ее играть роль человека с определенным заболеванием. Затем они дали системе сыграть роль критика, который был свидетелем нескольких интервью, которые проводила система.
Затем система опросила 20 добровольцев, обученных вести себя как реальный пациент. Результаты были оценены медицинскими работниками для определения точности. Добровольцы, которые играли пациентов, оценили поведение системы у постели больного.
Исследователи обнаружили, что AMIE так же точна в диагностике пациентов, как и врачи. Они также обнаружили, что ее поведение у постели больного было лучше.
Команда Google планирует улучшить возможности системы при тестировании в более реалистичных реальных условиях, а также улучшить ее работу в дальнейшем.