Врачи и ИИ: Совместное проектирование предсказательных моделей

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход объединяет клинический опыт врачей и возможности больших языковых моделей для создания более точных и понятных инструментов поддержки принятия решений.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
В рамках разработанной системы HACHI, использующей большие языковые модели и взаимодействие с экспертами, построение эффективных клинических прогностических моделей осуществляется посредством итеративного процесса, включающего внешнюю петлю обратной связи от клинической группы и внутреннюю, где агент на основе ИИ, анализируя ключевые фразы из клинических записей и последовательно оценивая концепции, максимизирует прогностическую точность модели, что демонстрирует улучшенные результаты в задачах диагностики травматических повреждений мозга и развития острого повреждения почек, подтвержденные оценкой площади под ROC-кривой и валидацией на независимых временных выборках.
В рамках разработанной системы HACHI, использующей большие языковые модели и взаимодействие с экспертами, построение эффективных клинических прогностических моделей осуществляется посредством итеративного процесса, включающего внешнюю петлю обратной связи от клинической группы и внутреннюю, где агент на основе ИИ, анализируя ключевые фразы из клинических записей и последовательно оценивая концепции, максимизирует прогностическую точность модели, что демонстрирует улучшенные результаты в задачах диагностики травматических повреждений мозга и развития острого повреждения почек, подтвержденные оценкой площади под ROC-кривой и валидацией на независимых временных выборках.

В статье представлена платформа HACHI, позволяющая совместно разрабатывать интерпретируемые клинические предсказательные модели для таких заболеваний, как травматические повреждения мозга и острое повреждение почек.

Разработка клинических прогностических моделей (КПМ) традиционно требует интенсивного взаимодействия специалистов, что является ресурсоемким и ограничивает их внедрение в практику. В работе, озаглавленной ‘Human-AI Co-design for Clinical Prediction Models’, представлен HACHI — итеративный фреймворк, объединяющий возможности искусственного интеллекта и экспертные знания для ускорения создания интерпретируемых КПМ. Показано, что HACHI превосходит существующие подходы в задачах прогнозирования травматических повреждений мозга и острого повреждения почек, выявляя новые клинически значимые концепции и улучшая обобщающую способность моделей. Сможет ли подобный подход к совместному проектированию с участием ИИ радикально изменить процесс разработки и внедрения клинических систем поддержки принятия решений?

Неуловимая Сущность Клинических Данных: Вызов для Прогнозирования

Клинические решения во многом зависят от ценной информации, скрытой в неструктурированных медицинских записях. Эти записи, включающие в себя повествования врачей, результаты осмотров и субъективные оценки состояния пациента, содержат детали, которые часто не фиксируются в структурированных базах данных. Именно в этих текстовых формах накапливается значительная часть клинических наблюдений, позволяющая врачам формировать целостное представление о пациенте и принимать обоснованные решения. Эффективное извлечение и анализ этих данных представляет собой сложную задачу, но необходимую для повышения точности диагностики, прогнозирования рисков и разработки индивидуальных планов лечения. Недооценка потенциала информации, содержащейся в клинических заметках, может привести к упущению важных деталей и, как следствие, к неоптимальным клиническим исходам.

Традиционные методы анализа клинических данных, такие как ручной просмотр записей или использование простых алгоритмов поиска по ключевым словам, часто оказываются неэффективными при работе с неструктурированной информацией из медицинских карт. Эти подходы не способны уловить тонкие нюансы языка, контекст и сложные взаимосвязи между различными симптомами и факторами, что приводит к неточностям при создании прогностических моделей. В результате, клинические прогностические модели (CPM), построенные на основе таких данных, могут демонстрировать низкую чувствительность и специфичность, то есть пропускать важные сигналы или выдавать ложные срабатывания. Это существенно ограничивает их практическую ценность и препятствует своевременному принятию обоснованных клинических решений, требуя разработки более сложных и интеллектуальных методов обработки неструктурированной информации.

Отсутствие эффективной обработки неструктурированных клинических данных существенно замедляет процесс принятия решений и препятствует оказанию персонализированной медицинской помощи. Задержка в интерпретации важных деталей, содержащихся в клинических заметках, может привести к несвоевременному началу лечения или к выбору неоптимальной стратегии терапии. Необходимость более тонкого подхода к анализу данных становится очевидной, поскольку традиционные методы часто упускают из виду нюансы, критически важные для точной диагностики и прогнозирования. Разработка алгоритмов, способных извлекать и интегрировать информацию из неструктурированных источников, является ключевым шагом к повышению эффективности медицинской практики и улучшению результатов лечения для каждого пациента.

Веб-интерфейс, соответствующий требованиям PHI, обеспечивает аудит процесса обучения агента CPM, отображая изученные факторы, аннотации концепций LLM на уровне пациента/записи, пациентов с неверными прогнозами и производительность CPM на отдельном тестовом наборе.
Веб-интерфейс, соответствующий требованиям PHI, обеспечивает аудит процесса обучения агента CPM, отображая изученные факторы, аннотации концепций LLM на уровне пациента/записи, пациентов с неверными прогнозами и производительность CPM на отдельном тестовом наборе.

HACHI: Совместное Творчество Человека и Машины в Концептуализации

Фреймворк HACHI представляет собой совместный подход к разработке, объединяющий человеческую экспертизу и возможности больших языковых моделей (LLM). Данная методология предполагает активное взаимодействие между специалистом и LLM на всех этапах процесса, позволяя использовать сильные стороны обеих сторон. Человеческий эксперт обеспечивает контекстную осведомленность, критическое мышление и клиническую релевантность, в то время как LLM обеспечивает масштабируемость, скорость обработки данных и способность выявлять закономерности в больших объемах текста. Такое сочетание позволяет не только автоматизировать рутинные задачи, но и существенно повысить качество и эффективность разработки новых концепций и решений.

В основе фреймворка HACHI лежит концептуальное ядро, реализованное на базе больших языковых моделей (LLM). Данное ядро выполняет преобразование неструктурированного текстового ввода в набор четко определенных и интерпретируемых концептов. Процесс заключается в автоматическом извлечении ключевых идей и их последующей структуризации, что позволяет выделить наиболее значимые аспекты из исходного текста и представить их в виде формализованных понятий, пригодных для дальнейшего анализа и использования в клинической практике.

Процесс извлечения клинически значимых концепций в рамках HACHI опирается на тщательно разработанные запросы (prompt engineering), направленные на управление поведением большой языковой модели (LLM). Конкретно, запросы структурируются таким образом, чтобы задать LLM чёткие инструкции относительно желаемого формата, глубины и специфики извлекаемых понятий. Это включает в себя определение ключевых слов, фраз и шаблонов, релевантных для медицинской области, а также указание LLM игнорировать нерелевантную информацию. Точная формулировка запросов критически важна для минимизации неточностей и обеспечения того, чтобы извлечённые концепции были клинически обоснованы и применимы в контексте задачи.

Итеративное Уточнение: От Концепций к Прогнозам

На этапе уточнения концепций используется логистическая регрессия с L1-регуляризацией (Lasso-Penalized Logistic Regression) для оценки прогностической ценности каждой концепции. Lasso-пенализация выполняет автоматический отбор признаков, обнуляя коэффициенты концепций, не вносящих существенного вклада в предсказание целевой переменной. Это позволяет выделить наиболее информативные концепции и исключить из рассмотрения те, которые не улучшают качество модели. Коэффициенты регрессии, полученные в результате, служат мерой важности каждой концепции, определяя её вклад в общую прогностическую способность модели. Применение Lasso-регуляризации способствует созданию более лаконичной и интерпретируемой модели, улучшая её обобщающую способность и снижая риск переобучения.

Ключевым элементом процесса является модель остатков, которая определяет расхождения между прогнозами, полученными на основе текущего набора концепций, и фактическими результатами. Данная модель выявляет случаи, когда предсказания не соответствуют наблюдаемым данным, что позволяет количественно оценить эффективность каждого концепта. Анализ остатков используется для итеративного уточнения и улучшения концепций, направляя процесс к более точным и надежным предсказаниям. Выявление закономерностей в структуре остатков помогает определить, какие концепты нуждаются в доработке или исключении, а также какие новые концепты могут быть полезны для повышения общей прогностической силы модели.

Первоначальная аннотация концепций и извлечение ключевых фраз формируют основу для работы языковой модели (LLM), обеспечивая фокусировку и релевантность пространства концепций. Этот процесс включает в себя определение и маркировку значимых концепций, релевантных предметной области, а также выявление ключевых фраз, наиболее точно отражающих эти концепции. Результатом является структурированный набор данных, который служит входными данными для LLM, ограничивая область поиска и повышая точность прогнозирования. Использование аннотаций и ключевых фраз позволяет LLM эффективно обрабатывать и интерпретировать сложные медицинские данные, что особенно важно при анализе таких состояний, как травматические повреждения мозга (ТПМ) и острое повреждение почек (ОПП).

В ходе применения данного подхода были проведены тематические исследования в области травматических повреждений мозга (ТПМ) и острого повреждения почек (ОПП). Результаты показали, что для ТПМ в первом раунде достигнута площадь под ROC-кривой (AUC) в 0.92. Для ОПП, в третьем раунде, значения AUC составили 0.73 и 0.77. Важно отметить, что оценка проводилась на независимом, временном отрезке данных, что обеспечивает надежность полученных результатов и исключает влияние переобучения модели.

К Надежному и Понятному Клиническому Прогнозированию: Перспективы и Влияние

В основе повышения точности и интерпретируемости клинических прогнозов лежит разработанный фреймворк HACHI, ключевым элементом которого является строгий подход к разделению данных. Тщательное разделение на обучающую, валидационную и тестовую выборки позволяет избежать переобучения модели и гарантирует её способность к обобщению на новых, ранее не встречавшихся данных. Этот метод, в отличие от традиционных подходов, позволяет не только предсказывать исход лечения, но и оценивать надёжность этих прогнозов, что крайне важно для принятия клинических решений. Результаты демонстрируют, что использование HACHI приводит к созданию моделей, способных выявлять наиболее значимые факторы риска и предсказывать вероятность развития заболеваний с большей точностью, чем существующие аналоги, обеспечивая более глубокое понимание механизмов развития патологий.

В рамках разработки прогностических моделей в клинической практике особое внимание уделяется не только точности предсказаний, но и раскрытию лежащих в их основе клинических рассуждений. Вместо создания “черных ящиков”, способных лишь выдавать результат, современные подходы направлены на выявление и формализацию ключевых концепций, определяющих диагноз или прогноз. Такой подход позволяет не просто предсказывать вероятность заболевания, но и демонстрировать, какие именно факторы и взаимосвязи между ними привели к данному заключению. Это, в свою очередь, способствует лучшему пониманию модели врачом, повышает доверие к ней и позволяет использовать полученные знания для углубленного анализа клинического случая и принятия обоснованных решений. Именно благодаря подобной концептуальной проработке модели становятся не просто инструментами предсказания, а ценными помощниками в клинической практике, способствующими более эффективной и персонализированной медицинской помощи.

Повышение доверия к системам клинической предсказательности играет ключевую роль в их успешном внедрении и использовании. Когда врачи уверены в обоснованности и прозрачности алгоритмов, они более охотно используют их результаты в принятии решений, что приводит к более точной диагностике и персонализированному лечению. Такой подход, основанный на понятных и интерпретируемых моделях, способствует более эффективному взаимодействию между врачом и системой поддержки принятия решений, позволяя врачу сохранять контроль над процессом и использовать свои знания и опыт в сочетании с аналитикой данных. В конечном итоге, это приводит к улучшению качества оказываемой медицинской помощи и повышению эффективности лечения пациентов, поскольку решения принимаются на основе более полной и объективной информации.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию не просто эффективных, но и понятных клинических прогностических моделей. Подход HACHI, объединяющий возможности человека и искусственного интеллекта, направлен на преодоление концептуальных узких мест и повышение клинической значимости получаемых результатов. В этом контексте уместно вспомнить слова Андрея Николаевича Колмогорова: «Математика — это искусство открывать закономерности, скрытые в хаосе». Подобно тому, как математик ищет порядок в кажущейся неразберихе, так и HACHI стремится выявить значимые связи в медицинских данных, создавая системы, способные не только предсказывать, но и объяснять свои решения, тем самым способствуя более осознанным и эффективным клиническим решениям. В конечном счете, речь идет о создании систем, которые стареют достойно, сохраняя свою полезность и понятность во времени.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь к симбиозу человека и искусственного интеллекта в создании клинических прогностических моделей, неизбежно обнажает фундаментальную проблему: любая абстракция несет в себе груз прошлого. HACHI, как и любая система, представляет собой лишь временный конструкт, приспособленный к текущему пониманию травматических повреждений мозга и острой почечной недостаточности. Устойчивость подобного инструмента не измеряется его текущей производительностью, а способностью адаптироваться к непреложному изменению клинической практики и новых данных.

Ключевым вызовом остаётся преодоление “узкого места концепций” — внедрение не только статистической точности, но и семантической валидности. Необходимо понимать, что любая модель, даже построенная в сотрудничестве с экспертом, является упрощением сложной биологической реальности. Медленные изменения, итеративная перекалибровка в соответствии с долгосрочными наблюдениями, представляются более надежным путем, чем стремление к мгновенному совершенству.

Будущие исследования должны быть направлены не только на повышение прогностической силы, но и на разработку механизмов самодиагностики и адаптации моделей. В конечном счете, задача состоит не в создании идеального предсказателя, а в построении системы, способной достойно стареть, сохраняя свою полезность в меняющейся среде клинической практики. Время — не метрика успеха, а среда, в которой подобные системы существуют и эволюционируют.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.09072.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-16 03:09