Hybryda człowiek-AI zdecydowanie skuteczniejsza niż sam człowiek albo AI

Sztuczna inteligencja potrafi już rozpoznawać nowotwory płuc, piersi, mózgu, skóry czy szyjki macicy, ale w świecie medycznym potrzeba całkowitej pewności, dlatego też naukowcy z MIT postanowili nauczyć swoje AI sygnalizować, czy potrzebna mu jest pomoc specjalisty, czy też poradzi sobie z zagadnieniem samodzielnie. I nie chodzi tu wcale o proste, kto jest lepszy w stawianiu diagnozy, człowiek czy maszyna, ale działanie najlepsze dla pacjentów, a tu do akcji wkracza choćby doświadczenie lekarzy, a nie da się też ukryć, że nie do końca ufamy jeszcze sztucznej inteligencji. Żeby odnieść się do tych zarzutów i problemu Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) opracowało system maszynowego uczenia, który decyduje, czy dokonać diagnozy, czy też zostawić to ekspertowi.

Co równie ważne, system można łatwo dostosować do aktualnych potrzeb czy dostępności ludzkiego specjalisty, np. w zatłoczonym szpitalu będzie on wzywany tylko wtedy, kiedy będzie absolutnie niezbędny, a jeśli akurat na zmianie obecny jest początkujący lekarz, to AI oceni, czy ma on wystarczającą praktykę, by udzielić pomocy. Naukowcy wytrenowali system do wykonywania wielu zadań, w tym przeglądaniu prześwietleń klatki piersiowej w celu wykrycia niedodmy czy powiększone serca. Co jednak ciekawe, jeśli chodzi o to drogie schorzenie, to model hybrydowy, czyli łączący sztuczną inteligencję i człowieka, wypadał 8% lepiej niż AI czy lekarze z osobna. 

- Do pokonania jest wiele przeszkód, które co zrozumiałe zabraniają nam pełnej automatyzacji zastosowań klinicznych, w tym problemy z zaufaniem czy odpowiedzialnością za pacjentów. Mamy nadzieję, że nasza metoda zainspiruje praktyków maszynowego uczenia do większej kreatywności i integrowania ekspertyzy ekspertów w czasie rzeczywistym z ich algorytmami - twierdzi przewodzący badaniom David Sontag. Naukowcy mają teraz w plany testowanie systemu z udziałem wielu ekspertów jednocześnie, dla przykładu AI może współpracować z różnymi radiologami, którzy są bardziej doświadczeni z różnymi grupami pacjentów. Co ciekawe, zdaniem zespołu MIT ich system mógłby znaleźć również zastosowanie w moderacji treści, ponieważ jest w stanie wykrywać obraźliwy tekst i obrazy, co oznacza, że mógłby wyręczać ludzkich moderatorów choćby w części zadań, bez konieczności przechodzenia również na pełną automatyzację. 

Źródło: GeekWeek.pl/