Тим од Пекиншкиот институт за визуелни науки и транслационо истражување на очите (BERI) го предаде управувањето со офталмолошката клиника на систем за вештачка интелигенција, со човечки надзор. Целта беше да се тестира како вештачката интелигенција се справува во реална клиничка средина, пишува ScienceAlert.

Како работеше клиниката за вештачка интелигенција

Клиниката, наречена AI-TEC (AI-Agent Augmented Tsinghua Eye Clinic), беше дизајнирана така што вештачката интелигенција ќе биде основа на целиот процес, а не само додаток на постојната пракса.

Лекарите сè уште беа присутни и ја надгледуваа работата, но вештачката интелигенција ги управуваше сите фази, од подготовка на пациентите за преглед, преку самата дијагноза, до следењето по прегледот.

Лажните позитивни резултати беа значително намалени кога сликите прегледани од експерти беа додадени во податоците за обука. (Yan et al., Nat. Med., 2026.)

„Нашата работа нуди први лекции за тоа како да се примени вештачката интелигенција надвор од обичната алгоритамска ефикасност и да се насочи кон трансформација на клиничката работа и интеграција на целиот систем, што на крајот создава вистинска клиничка вредност“, наведуваат истражувачите во својот труд.

Учење од грешките и прилагодување на системот

Првите резултати покажаа дека системот првично имал релативно ниска стапка на успех во препознавањето на болести како што се глауком и макуларна дегенерација.

Сепак, точноста значително се подобри откако искусни офталмолози внесоа 1.426 висококвалитетни слики со точни дијагнози во базата на податоци. Тој збир на податоци се покажа како покорисен од почетниот, кој содржеше речиси 27.000 снимки со понизок квалитет.

Со новите податоци, точноста на системот со вештачка интелигенција надмина 0,93 на стандардизираната дијагностичка скала на AUROC, што е на исто ниво со другите напредни системи за анализа на медицински слики.

Вештачката интелигенција беше делумно одговорна за препознавање на болести на слики од мрежницата. (Mikael Häggström/CC0 преку Wikimedia Commons/Јавен домен)

Научниците, исто така, забележаа интересен тренд во употребата на алатки. По почетната интензивна употреба, нејзината примена опадна. Анализата покажа дека во еден момент процесот на вештачка интелигенција се користел само во 3,8 проценти од прегледите. Веќе следниот месец, тој удел се зголеми на 23 проценти, откако истражувачите го оптимизираа системот, правејќи го побрз и полесен за употреба со намалување на бројот на потребни кликови.

Клучни фактори за успех

„Нашето рано искуство покажа дека имплементацијата на здравствена заштита базирана на вештачка интелигенција е всушност предизвик за целиот екосистем“, истакнуваат истражувачите.

Тие додаваат дека ефикасноста не зависела само од перформансите на алгоритмот, туку и „од квалитетот на податоците, интеракцијата во рамките на работниот процес, ангажманот на лекарот, соодветното управување и мерливата клиничка вредност“.

Тие ја истакнаа брзината како трет клучен фактор. Повратните информации од лекарите мораа да дојдат веднаш за да може системот да се подобри во реално време, а не неколку недели подоцна. Затоа, како што велат, е неопходна тесна соработка помеѓу клиницистите и експертите за вештачка интелигенција во оваа област.

Мерењето на успехот не е само бројки

Иако ваквите клиники се сè уште ретки, резултатите од тестовите покажуваат дека тие можат да бидат успешни ако се исполнети соодветните услови. Сепак, остануваат специфични предизвици, како што се разликите во пристапот. Имено, вештачката интелигенција се фокусира на конечниот исход - дали пациентот ја има болеста или не - додека лекарите првенствено се справуваат со симптомите, на пример, жалбата на пациентот за заматен вид.

Самиот факт дека вештачката интелигенција точно ги анализира сликите не гарантира автоматски подобра грижа за пациентите. Затоа, авторите на студијата предлагаат идните испитувања да се фокусираат помалку на статистичката моќ.

„Успехот на здравствениот систем базиран на вештачка интелигенција треба да се мери според тоа дали ја трансформира клиничката работа и ги подобрува резултатите од третманот, а не според тоа дали постигнува супериорни резултати од тестовите“, заклучуваат истражувачите.

Истражувањето е објавено во списанието Nature Medicine.

Крадењето авторски текстови е казниво со закон. Преземањето на авторски содржини (текстови) од оваа страница е дозволено само делумно и со ставање хиперлинк до содржината што се цитира.