Google опубликовала в JAMA Dermatology исследование, посвящённое тому, как ИИ может помочь пользователям лучше понимать кожные заболевания. Работа основана на идее, что люди часто ищут информацию о здоровье в интернете, но сталкиваются с трудностями в правильной интерпретации симптомов. В области дерматологии проблема особенно остра: пользователь может заметить «красные точки на ногах», но не знать, что правильный запрос — «пальпируемая пурпура».
Исследователи разработали прототип ИИ-инструмента, который на основе изображения и анамнеза показывает карусель из 3–7 наиболее вероятных диагнозов, взятых из предсказаний модели. Каждый диагноз сопровождается типичными изображениями из учебников и описанием симптомов и методов лечения. В эксперименте приняли участие 2 345 человек, которым показали ретроспективные обезличенные случаи кожных заболеваний и попросили представить, что это их собственные. Участников разделили на три группы: контрольная использовала стандартный веб-поиск, основная — ИИ-инструмент, а третья («Wizard of Oz») — тот же интерфейс, но с диагнозами, поставленными дерматологами.
Результаты показали значительное улучшение при использовании ИИ. Доля участников, которые смогли назвать заболевание, выросла с 41% в контрольной группе до 62% в группе с ИИ. Точность определения заболевания увеличилась почти втрое: с 8% до 23%. В группе «Wizard of Oz» точность достигла 36%, что подтверждает высокий потенциал идеальной системы. Пользователи ИИ также сообщили о большей уверенности в своём ответе и удовлетворённости поиском. Однако определить правильные следующие шаги — например, стоит ли лечиться дома или срочно обратиться к врачу — оказалось сложнее. Исследователи намеренно сделали инструмент информационным, а не предписывающим: предоставляя общие описания лечения, они не учитывали тяжесть конкретного случая. В результате точность выбора следующего шага не показала статистически значимого улучшения в группе с ИИ по сравнению с контролем.
ИИ-инструмент представлял карусель из 3–7 вероятных диагнозов с изображениями и описаниями симптомов и лечения.
Работа Google подчёркивает, что человеческий фактор остаётся ключевым при внедрении ИИ в медицину. Даже при хорошей точности распознавания заболевания пользователи не всегда могут интерпретировать информацию для принятия решений. Тем не менее, исследование демонстрирует потенциал ИИ для повышения медицинской грамотности и улучшения доступа к информации о кожных заболеваниях.
