Language

Number №3, 2023

China as a supplier of medical equipment in the Russian Federation. Options for cooperation and features of working with Chinese suppliers

Number №2, 2023

Experience in teaching telemedicine in the system of higher professional education The attitude of medical workers to telemedicine technologies

Number №4, 2022

Physician burnout: the hidden healthcare crisis. Results of an online survey of doctors

Number №3, 2022

Interaction of clinical and diagnostic medicine. Results of an online survey of doctors

Number №2, 2022

Mobile applications for mental health self-management: a review of customers’ opinions Ultrasound robots: ready-to-use solutions and perspective directions

Number №1, 2022

Digital transformation of the pathological service as a way to improve the quality of medical care

Number №4, 2021

Clinical guidelines of the Ministry of Health of the Russian Federation: are doctors ready to follow them? Results of an online survey of doctors.

Number №3, 2021

Виртуальная реальность (VR) в клинической медицине: международный и российский опыт

Number №2, 2021

Дистанционные консультации пациентов: что изменилось за 20 лет?

Number №1, 2021

Experience of participation in the blood pressure telemonitoring pilot project of the Ministry of Healthcare

Number №4, 2020

Автоматизация процесса выявления у беременных заболевания COVID-19

Number №3, 2020

Remote cognitive behavioral therapy for stress disorder associated with the COVID-19 pandemic

Number №2, 2020

Distance education at a medical school during the COVID-19 pandemic: the first experience through the eyes of students

Number №1-2, 2018

Ответственность при использовании телемедицины: врач или юрист
Скрининг меланомы: искусственный интеллект, mHealth и теледерматология

Number №3, 2018 год

II Всероссийский форум по телемедицине, цифровизации здравоохранения и медицинскому маркетингу «ТЕЛЕМЕДФОРУМ 2019»
Эффективность телемедицинских консультаций «пациент-врач»
Телереабилитация: рандомизированное исследование исходов

Number №1-2, 2019

Роль искусственного интеллекта в медицине
Информационная система поддержки принятия врачебных решений

Number №1, 2020

Technologies for continuous monitoring of blood pressure: prospects for practical application
Telemedicine technologies in the Chinese army

Number №2, 2017

Primary telemedicine consultation "patient-doctor": first systematization of methodology

Number №1, 2017

1. A systematic review of using Internet messengers in telemedicine
2. Telemedicine and social networks in the fight against drug addiction

Number №1, 2016

1. The Experience of the Telehealth Network of Minas Gerais, Brazil
2. The Remote Monitoring of Patients with Congestive Heart Failure:The Organizational
Impact..

Number №1, 2015

Teleassessment for diagnosis and treatment in urology
Efficiency of telemedicine at the northern regions Russian Federation A.L. Tsaregorodtsev

Back to article

Number №2, 2021 - page 50-52

Слабые стороны искусственного интеллекта в медицине DOI: 10.29188/2712-9217-2021-7-2-50-52

For citation: Шадеркин И.А. Слабые стороны искусственного интеллекта в медицине. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2021;7(2):50-52; https://doi.org/10.29188/2712-9217-2021-7-2-50-52

Шадеркин И.А.

Шадеркин И.А. – к.м.н., заведующий лабораторией электронного здравоохранения Института цифровой медицины Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова; Москва, Россия; РИНЦ Author ID 695560

1037

Введение. В последнее время стало появляться большое количество интеллектуальных систем, которые используются в поддержке принятия врачебных решений – «искусственный интеллект в медицине».

Материал и методы. Автор публикации тоже работает над вопросами принятия врачебных решений, и, сам будучи врачом, в ходе работы и имеющейся практики обнаружил ряд важных вопросов, которыми счел необходимым поделиться с профессиональным сообществом.

Результаты. В некоторых случаях демонстрация успешной работы программного обеспечения в заявленных характеристиках (чувствительность, специфичность) происходит лишь в «надежных руках» разработчиков и на данных, которые лежат в основе программного обеспечения. При попытке продемонстрировать работу в клинических ситуациях заявленные характеристики часто не достигаются, поэтому у клинического сообщества, которое должно использовать это решение на базе ИИ, формируется не всегда благоприятное мнение. Автор рассматривает различные виды ошибок, способных иметь фатальный характер в принятии медицинских клинических решений – искажение первичных медицинских знаний, отсутствие знаний или недостоверные знания о предметной области, социальные искажения.

Выводы. При разработке решений на базе ИИ кажется важным учитывать вышеперечисленные моменты как разработчикам, так и пользователям.

Конфликт интересов: Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.