Achievements and prospects for the application of artificial intelligence technologies in medicine. Overview. Part 2

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

On a global scale, a radical transformation of the healthcare sector is taking place right before our eyes. The last few years have become a turning point in terms of the number of new directions, the emergence of innovative diagnostic and treatment methods, and the introduction of digital platforms. Digital medicine uses information and communication technologies to address the numerous problems associated with ensuring the quality and accessibility of medical care already available today. The rapid development of neural networks and artificial intelligence (AI) provides doctors with ample opportunities to predict the course of diseases and calculate the risks to the health of patients. Manufacturers of medical devices offer consumer a wide range of software and products with AI embedded. Despite the tremendous advances in the application of AI in medicine, the medical community is highly concerned about some of the intractable problems associated with the too rapid and ubiquitous use of these digital platforms. A highly trained neural network is an extremely complex computer program consisting of a large number of internal hidden layers with customizable parameters. The more complex the neural network and the number of computational operations it performs, the more difficult it is to understand the processes in its inner layers. The functioning of AI systems in a black box format makes explaining the results of its work a very non-trivial task. Therefore, in the future, research will certainly be required assessing the reliability of these systems and interpreting their decision-making processes which, will affect the neural networks of the latest generations.

About the authors

Vitaly A. Berdutin

Volga District Medical Center

Email: vberdt@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3211-0899
SPIN-code: 8316-7111

 
 
Russian Federation, Nizhny Novgorod

Olga P. Abaeva

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Author for correspondence.
Email: abaevaop@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0001-7403-7744
SPIN-code: 5602-2435

MD, Dr. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

Tatyana E. Romanova

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: romanova_te@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6328-079X
SPIN-code: 4943-6121

MD, Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

Sergey V. Romanov

Volga District Medical Center

Email: pomcdpo@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1815-5436
SPIN-code: 9014-6344

MD, Dr. Sci. (Med.)

Russian Federation, Nizhny Novgorod

References

  1. Kim H, Goo JM, Lee KH, et al. Preoperative CT-based Deep Learning Model for Predicting Disease-Free Survival in Patients with Lung Adenocarcinomas. Radiology. 2020;296(1):216–224. doi: 10.1148/radiol.2020192764
  2. Phillips M, Marsden H, Jaffe W, et al. Assessment of accuracy of an artificial intelligence algorithm to detect melanoma in images of skin lesions. JAMA Netw Open. 2019;2(10):e1913436. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.13436
  3. Questions and Answers on FDA’s Adverse Event Reporting System (FAERS) [Internet]. FDA [cited 23 January 2023]. Available from: https://www.fda.gov/drugs/surveillance/questions-and-answers-fdas-adverse-event-reporting-system-faers
  4. Liu X, Faes L, Kale AU, et al. A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: a systematic review and meta-analysis. Lancet Digital Health. 2019;1(6):e271–e297. doi: 10.1016/S2589-7500(19)30123-2
  5. Sabottke CF, Spieler BM. The effect of image resolution on deep learning in radiography. Radiol Artif Intell. 2020;2(1):e190015. doi: 10.1148/ryai.2019190015
  6. Heaven D. Why deep-learning AIs are so easy to fool. Nature. 2019;574(7777):163–166. doi: 10.1038/d41586-019-03013-5
  7. Habli I, Lawton T, Porter Z. Artificial intelligence in health care: accountability and safety. Bull World Health Organ. 2020;98(4):251–256. doi: 10.2471/BLT.19.237487
  8. Adamson AS, Smith A. Machine learning and health care disparities in dermatology. JAMA Dermatol. 2018;154(11):1247–1248. doi: 10.1001/jamadermatol.2018.2348
  9. Finlayson SG, Bowers JD, Ito J, et al. Adversarial attacks on medical machine learning. Science. 2019;363(6433):1287–1289. doi: 10.1126/science.aaw4399
  10. Zou J, Schiebinger L. AI can be sexist and racist — it’s time to make it fair. Nature. 2018;559(7714):324–326. doi: 10.1038/d41586-018-05707-8
  11. Kelly CJ, Karthikesalingam A, Suleyman M, et al. Key challenges for delivering clinical impact with artificial intelligence. BMC Med. 2019;17(1):195. doi: 10.1186/s12916-019-1426-2
  12. Nagendran M, Chen Y, Lovejoy CA, et al. Artificial intelligence versus clinicians: systematic review of design, reporting standards, and claims of deep learning studies. BMJ. 2020;368:m689. doi: 10.1136/bmj.m689
  13. Willitts-King B, Bryant J, Holloway K. The humanitarian «digital divide». HPG Working Paper. London; 2019. P. 15.
  14. Filippov YuN, Abaeva OP, Filippov AYu. Problems of compensation of moral harm related to rendering of medical assistance. Meditsinskoe pravo. 2014;1:21–24. (In Russ).
  15. Voss C, Schwartz J, Daniels J, et al. Effect of wearable digital intervention for improving socialization in children with autism spectrum disorder: a randomized clinical trial. JAMA Pediatr. 2019;173(5):446–454. doi: 10.1001/jamapediatrics.2019.0285
  16. He J, Baxter SL, Xu J, et al. The practical implementation of artificial intelligence technologies in medicine. Nat Med. 2019;25(1):30–36. doi: 10.1038/s41591-018-0307-0
  17. Reshetnikov AM. The social institution of medicine. Part I. Sociology of Medicine. 2018;17(1):4–11. (In Russ). doi: 10.18821/1728-2810-2018-17-1-4-11
  18. Reshetnikov AM. The social institution of medicine. Part II. Sociology of Medicine. 2018;17(1):68–79. (In Russ). doi: 10.18821/1728-2810-2018-17-2-68-79

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Eco-Vector


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».