Система медицинского искусственного интеллекта AMIE, разработанная Google, продемонстрировала впечатляющие результаты в ходе синхронных видео-консультаций с профессиональными актерами, изображающими пациентов. Исследование показало, что AMIE получила оценки клинических экспертов на уровне первичных медицинских работников по нескольким ключевым показателям. В рамках эксперимента пятнадцать подготовленных актеров изображали различные состояния, охватывающие кардиопульмональные, абдоминальные, неврологические и психиатрические, а также мускулоскелетные проявления.

Архитектура AMIE

AMIE использует асинхронную многопользовательскую архитектуру, что позволяет разделить задачи диалога, клинического мышления и восприятия между несколькими агентами. Google утверждает, что один агент не может одновременно поддерживать естественные временные интервалы для ответов и проводить детальное клиническое рассуждение, обрабатывая аудио-визуальный ввод. В системе AMIE выделяются три основных агента:

Агент-говоритель: отвечает за устное взаимодействие с пациентом, поддерживая поток разговора и опираясь на информацию от других агентов.

Планировщик: работает в фоновом режиме, обновляя дифференциальные диагнозы и планы лечения по мере прогресса консультации. Он также выявляет недостающую информацию и переоценивает клинические цели.

Агент восприятия: непрерывно анализирует видеопоток и аудиосигналы, ищет невербальные знаки, физические находки и звуковые сигналы, помещая эти наблюдения в клинический контекст.

Оценка эффективности AMIE

Google провела исследование, в котором сравнила AMIE в формате видео с текстовой версией и с реальными врачами. Структура исследования была организована как многоуровневое рандомизированное исследование. AMIE проводила видео-консультации в реальном времени, в то время как текстовая версия служила базой для сравнения. Десять сертифицированных врачей первичной медицинской помощи использовали тот же интерфейс видео. Независимая панель из 20 опытных врачей первичной помощи оценивала каждую консультацию, используя установленные клинические рубрики. Оценивались общая клиническая компетентность и специфические критерии, адаптированные к каждому случаю. Исследование охватывало пять систем органов, и каждый сценарий следовал стандартизированному формату консультации с подготовленным актером.

Результаты исследования

По результатам оценки AMIE была оценена на уровне группы врачей по таким параметрам, как полнота сбора анамнеза, точность диагностики, адекватность управления и качество общения. AMIE (видео) также показала или превзошла AMIE (текст) по этим показателям. Оценщики отметили, что видео-система лучше справлялась с выявлением физических признаков и проактивным направлением актеров в ходе виртуальных маневров обследования. Актеры-пациенты также предпочли синхронный видео-интерфейс текстовому чату, оценив видео как более удобный и эффективный способ для обсуждения своих проблем со здоровьем. Они положительно оценили AMIE за эмпатию, взаимопонимание и уверенность в уходе по сравнению с обоими альтернативными вариантами.

Автоматизированные тесты и их значение

Перед проведением исследования с участием врачей Google разработала автоматизированный набор для оценки, который позволил быстро вносить изменения в систему и выявлять недостатки. Этот набор использовал таксономию компетенций телемедицины из медицинской литературы, охватывающую визуальные подсказки, звуковые сигналы и маневры физического обследования. Автоматизированные оценки позволили тестировать определенные задачи восприятия в масштабе. Например, в сценарии с болезнью Паркинсона симулятор пациента мог описать, как пациент держит бумагу перед камерой, показывая мелкий почерк. Это помогло Google проверить поведение диалога наряду с визуальной информацией.

Ограничения и будущее AMIE

Несмотря на успешные результаты, Google признает несколько ограничений в исследовании AMIE. Профессиональные актеры не могут полностью воспроизвести вариативность реальных встреч с пациентами, а сценарии исключали случаи, которые актеры не могли бы правдоподобно изобразить. Кроме того, целевые автоматизированные оценки выявили редкие ошибки восприятия и рассуждения. Проект AMIE остается прототипом, и Google подчеркивает, что следующий этап — это исследования с реальными пациентами. Компания уже начала связанные работы в клинических условиях с текстовой версией AMIE, а также проводит рандомизированное исследование с Included Health для оценки ИИ в реальной виртуальной помощи.