Բժիշկը և անվտանգության փորձագետը զգուշացրել են թեստերը մեկնաբանելու համար արհեստական ​​բանականության օգտագործման վտանգների մասին

Վերլուծաբանները հայտնել են, որ Ռուսաստանում արհեստական ​​բանականության օգտագործումը բժշկական թեստերը մեկնաբանելու համար կտրուկ աճել է: Երբ կարող է այս մեթոդը օգտակար լինել և արհեստական ​​բանականության կիրառման վտանգները ախտորոշման և բուժման համար քննարկվել են «Մոսկվա 24»-ի հոդվածում:

Բժշկական թեստերը մեկնաբանելու համար արհեստական ​​բանականության հարցումների թիվը 2025 թվականի մայիսից հոկտեմբեր աճել է ավելի քան ութ անգամ: Ավելին, հետագա գործողությունների համար արհեստական ​​բանականության առաջարկություններ խնդրող օգտատերերի մասնաբաժինը 4%-ից աճել է մինչև 41%, հաղորդել է «Գազետա»-ն՝ հղում անելով ուսումնասիրությանը:

Օգտատերերը ամենամեծ հետաքրքրությունն են ցուցաբերել վահանաձև գեղձի հորմոնների թեստերի, արյան ընդհանուր վերլուծության, լիպիդային պրոֆիլների, վիտամինների մակարդակի և լյարդի ֆունկցիայի թեստերի մեկնաբանման նկատմամբ:

Վերլուծաբանները այս տեխնոլոգիայի աճող ժողովրդականությունը կապել են բժշկի մոտ այցելելուց առաջ նախնական առողջական գնահատական ​​արագ և հարմար ստանալու հնարավորության հետ։

Միևնույն ժամանակ, բժշկական մասնագետները զգուշացնում են արհեստական ​​ինտելեկտի կողմից ստեղծված առաջարկություններին անմտորեն հետևելու ռիսկերի մասին. այն հիմնված է ընդհանուր նորմերի վրա և հաշվի չի առնում անհատական ​​գործոնները, ինչպիսիք են հիվանդի բժշկական պատմությունն ու կլինիկական պատկերը, նշել են մասնագետները։

Տարիքի, ներկայիս գանգատների և բժշկական պատմության վերաբերյալ տեղեկատվության բացակայության դեպքում համակարգի կողմից մեկնաբանվող թեստերի արդյունքները կարող են լինել թերի կամ մոլորեցնող։

Ավելի վաղ, Առաջին Ռուսական տվյալների ֆորումում ունեցած ելույթի ժամանակ, Ռուսաստանի թվային զարգացման նախարար Մաքսութ Շադաեւը հույս էր հայտնել, որ արհեստական ​​ինտելեկտը չի կարողանա ամբողջությամբ փոխարինել մարդկանց։ Նա հատկապես ընդգծել է բժշկի և ուսուցչի մասնագիտությունները։ Միևնույն ժամանակ, մի շարք փորձագետներ հավանություն են տվել արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործմանը բյուրոկրատական ​​գործընթացները ավտոմատացնելու համար։

Արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործումը հիվանդների կողմից բժշկական թեստերի արդյունքները վերծանելու համար տեխնոլոգիական զարգացման անխուսափելի փուլ է։ Այս կարծիքը հայտնել է ընտանեկան բժիշկ և բժիշկ Անդրեյ Կոնդրախինը «Մոսկվա 24»-ի հետ հարցազրույցում։

«Սակայն թեստն ինքնին ախտորոշում չէ. այն չի կարող դրվել միայն նման տվյալների հիման վրա։ Սակայն այս մոտեցումը կարող է օգնել մարդուն ուշադրություն դարձնել փոփոխություններին և անհապաղ դիմել բժշկի, ինչը հատկապես կարևոր է նրանց համար, ովքեր ապրում են բժշկական հաստատություններից հեռու», - ասել է Կոնդրախինը։ Ավելին, միշտ կա վերլուծության սխալների կամ ժամանակավոր շեղումների հավանականություն, օրինակ՝ սննդակարգի կամ այլ արտաքին գործոնների պատճառով։

«Հետևաբար, արդյունքները ստանալուց հետո կարևոր է ոչ թե դրանք ինքնուրույն մեկնաբանել, այլ դիմել բժշկի՝ ճիշտ բուժման համար։ Հակառակ դեպքում, կարող եք ունենալ գոյություն չունեցող հիվանդության պատրանք կամ սկսել բուժում անհայտ ինչ-որ բանի համար», - եզրափակել է բժիշկը։

Իր հերթին, տեղեկատվական անվտանգության փորձագետ Ալեքսեյ Գորելկինը «Մոսկվա 24»-ի հետ հարցազրույցում այս միտումը բացատրել է նրանով, որ մարդկանց համար հոգեբանորեն ավելի հեշտ է հարց տալ անդեմ ալգորիթմին, քան դիմել մասնագետի, բացվել նրա հետ և կիսվել խնդիրներով։

«Ժամանակակից նեյրոնային ցանցերը կարող են տրամադրել ողջամիտ ընդհանուր պատասխաններ և օգնել մարդկանց ուշադրություն դարձնել որոշակի ախտանիշների վրա, որպեսզի նրանք կարողանան դրանք հաղորդել մասնագետին», - նշել է Գորելկինը։

Այնուամենայնիվ, մշակողները գիտակցում են ռիսկերը և, հետևաբար, լայնորեն կիրառում են հրաժարագրեր, որոնք զգուշացնում են, որ արհեստական ​​բանականությունը մասնագետ չէ և խստորեն խորհուրդ են տալիս կապվել իրական մասնագետի հետ։

Նեյրոնային ցանցի տվյալների բանկից տվյալների արտահոսքի հնարավորության վերաբերյալ Գորելկինն ասել է, որ տեղեկատվությունը ուղղակիորեն կապելը որոշակի անձի հետ քիչ հավանական է։ Այնուամենայնիվ, անձի կողմից տրամադրված ցանկացած տվյալ, այդ թվում՝ բժշկական տվյալները, կարող են օգտագործվել ալգորիթմներ մարզելու և պատասխանների որակը բարելավելու համար։

«Ըստ էության, նեյրոնային ցանցը գործում է որպես կոլեկտիվ տեղեկատվության մշակման համակարգ։ Ձեր հարցումներն ու տվյալները դառնում են այն ընդհանուր տվյալների բազայի մաս, որից համակարգը սովորում է», - բացատրել է նա։

Մասնագետն ընդգծել է, որ այստեղ գլխավոր սկզբունքն այն է, որ նեյրոնային ցանցը հրապարակայնորեն չկիսվի որևէ տեղեկատվությամբ, որի հետ կապված օգտատերն անհարմար է զգում։

«Ալգորիթմի հետ հաղորդակցությունը պետք է դիտարկվի այնպես, ինչպես հանրային ֆորումում հաղորդակցությունը»,- եզրափակել է Գորելկինը։