также возможные нарушения врачебной тайны и разглашение конфиденциальных сведений. Передача персональных данных десятков миллионов профилей Facebook в Cambridge Analytica – компанию, которая использовала искусственный интеллект для психологического таргетирования, – наглядно показала, какие неприятные последствия может вызвать применение искусственного интеллекта в контексте здравоохранения.
Только после решения всех этих проблем мы будем готовы к переходу к новой медицине, в инструментарий которой будет интегрирован искусственный интеллект. Мы оценим, как машинное распознавание паттернов повлияет на работу рентгенологов, патологоанатомов и дерматологов – то есть врачей-«паттернистов». Но искусственный интеллект проникнет во все сферы медицины, даже в те, где заняты врачи и хирурги, не занимающиеся распознаванием паттернов. Одна из сфер, особенно остро нуждающихся в изменениях, – это психиатрия, где наблюдается разительное несоответствие между количеством пациентов, страдающих, например, депрессией, и ограниченным количеством специалистов, которые могут оказать им квалифицированную помощь или предупредить развитие болезни. Искусственный интеллект, вполне возможно, сможет сыграть критически важную роль в дальнейшем развитии психиатрии и улучшении качества психиатрической помощи.
Но искусственный интеллект, и в частности глубокое обучение, повлияет не только на практическую медицину. Косвенным образом ИИ преобразит и биомедицинские науки в целом. Например, облегчит разработку новых лекарств. Искусственный интеллект поможет извлекать полезные сведения из комплексных массивов данных, среди которых миллионы последовательностей нуклеотидов в геномах, сложные структуры человеческого мозга, интегрированные потоки данных, получаемые в режиме реального времени с многочисленных датчиков, которые регистрируют показатели жизнедеятельности. В основе этих усилий – стремление позаботиться о пациенте, но стремительное развитие фундаментальной науки и методов разработки новых лекарств тоже окажет огромное влияние на медицину.
Искусственный интеллект может внести революционные изменения и в другие аспекты нашей жизни, которые так или иначе обусловлены отношением к здоровью. Один из таких аспектов касается нашего питания. Неожиданное, но уже применяемое на практике достижение машинного обучения – это создание потенциальной научной основы для персонализированного здорового питания. Это поистине удивительное достижение – знать, какие виды пищи наилучшим образом подходят каждому конкретному индивидууму.
Сейчас мы можем предсказать, какие виды пищи могут вызвать резкий подъем уровня глюкозы в крови у здорового человека, не страдающего сахарным диабетом. Благотворное действие персонализированного питания способно далеко превзойти эффект традиционных диетических рекомендаций – классических «пирамид питания» или, например, модных в свое время диет
