Объяснимый искусственный интеллект в диагностике психических расстройств
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор анализирует применение объяснимого искусственного интеллекта и машинного обучения для оценки психических расстройств, а также ограничения этих технологий. По мнению автора, модели могут объединять клинические, биометрические, поведенческие и социальные данные, чтобы выявлять закономерности, прогнозировать депрессию и различать состояния со сходными симптомами. В статье приведены результаты отдельных исследований: точность моделей для диагностики синдрома дефицита внимания и гиперактивности достигала 98%, а для выявления расстройств аутистического спектра — до 100%. Эти показатели относятся к конкретным моделям и наборам данных.
Автор отмечает, что непрозрачность алгоритмов затрудняет понимание причин прогноза и может снижать доверие к нему. Среди этических вопросов названы защита медицинской информации, сбор данных носимыми устройствами, риск неверных рекомендаций и неопределённость ответственности за решения искусственного интеллекта. По оценке автора, правовые и этические правила применения ИИ в медицине пока недостаточно проработаны.
Главное
- Автор указывает, что машинное обучение позволяет объединять клинические, биометрические, поведенческие и социальные данные.
- В отдельных исследованиях точность моделей диагностики синдрома дефицита внимания и гиперактивности достигала 98%.
- В исследованиях моделей для выявления расстройств аутистического спектра сообщалось о точности до 100%.
- Автор выделяет риски для конфиденциальности и неясность ответственности за решения искусственного интеллекта.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация