Человечество всегда страдало от нелепых футуристических прогнозов. Когда-то это были паровые машины, электричество, роботы, потом 3D-печать органов и их выращивание. На КДПВ кадр из прекрасного и наивного фильма нашего детства, помните? Теперь роль волшебного и непостижимого миелофона выполняет искусственный интеллект. Не надо выбирать специальность рентгенолога, надо — обучальщика нейросетей. Рентгенологи как класс уйдут в утиль истории, а диагноз будут ставить умные машины. Так пишут самые разнообразные журналисты и копирайтеры, далекие от клиники, да и от науки. Fake Until You Make It — классическая поговорка IT-специалистов (пока не сделал, ври) активно перекочевала в науку. Красивые бренды, хорошая пиар составляющая приводят к тому, что миллионы долларов уходят вникуда на раздутом рынке deep learning на распознавание нераспознаваемого. Отличный пример — проект Dr. Watson. Нейросеть смогла назначить лечение от рака одному пациенту в Японии. Это впечатляющий результат с учётом раздутых ожиданий и многомиллионных вливаний. Anderson Center потратил на интеграцию с Watson $62 миллиона долларов, после чего разорвал контракт.
Несмотря на бравурные речи пиарщиков, нет ни одного убедительного проекта автоматического распознавания патологических состояний на рентгенографии, который представлял бы реальный клинический интерес. И главное — кроме потакания внутреннему техногику — нет ни одного вразумительного ответа на простой вопрос «Зачем». Зачем тратить миллионы долларов и выращивать поколение тучных бородатых бездельников неврачей и непрограммистов, если каждый медицинский вуз готовит рентгенологов и клиницистов и они в итоге выходят существенно эффективнее и дешевле? Вспомним булгаковского профессора Преображенского.
Мы не развиваем в должной мере свой интеллект, уповая на искусственный. Поможет ли он нам в этом?
Филипп Малиновский