ИИ поможет врачам бороться с ложными научными открытиями о Covid-19
Искусственный интеллект и машинное обучение помогут врачам отслеживать актуальную информацию, касающуюся лечения Covid-19. С соответствующей инициативой выступила группа исследователей из Университета Нью-Мехико. Ученые уверены, что использование нейросетевых алгоритмов для экспертной оценки научных работ позволит повысить качество доступной информации и обезопасит общество от "фейковых открытий".
По мере того, как пандемия коронавируса охватывала все новые страны, научное сообщество столкнулось с огромным массивом информации, касающейся коронавируса. Открытия и гипотезы публиковались практически ежедневно — и порой эта спешка приводила к тому, что в широком доступе оказывались неподтвержденные или откровенно недостоверные данные.
"Ощущение срочности, безотлагательности проблемы, с которой мы столкнулись, породило ситуацию, при которой научные работы начали публиковаться в обход традиционной экспертной оценки. Ученые выкладывали "препринты" работ, озвучивали в Сети отдельные гипотезы, касающиеся лекарств с неподтвержденной эффективностью. Мы оказались в окружении огромного количества информации, на проверку которой не хватало ни сил, ни времени" — отмечает руководитель исследовательской группы, доктор медицинских наук Тюдор Опреа.
В качестве примера он приводит полемику, развернувшуюся вокруг "открытия" французских исследователей. Группа ученых из Франции обнародовала информацию о том, что больные Covid-19 излечиваются с помощью комбинации лекарств, содержащих гидроксихлорохин и азитромицин. Научная работа получила широкую огласку. Это привело к тому, что в США и ряде европейских стран пациенты начали покупать и бесконтрольно принимать препараты, содержащие данные вещества. Однако уже совсем скоро обширные исследования с участием большего количества пациентов подтвердили ошибочность этих утверждений.
Решить проблему подобных "псевдонаучных" или слишком поспешных открытий ученые предлагают с помощью возможностей искусственного интеллекта.
По мере того, как пандемия коронавируса охватывала все новые страны, научное сообщество столкнулось с огромным массивом информации, касающейся коронавируса. Открытия и гипотезы публиковались практически ежедневно — и порой эта спешка приводила к тому, что в широком доступе оказывались неподтвержденные или откровенно недостоверные данные.
"Ощущение срочности, безотлагательности проблемы, с которой мы столкнулись, породило ситуацию, при которой научные работы начали публиковаться в обход традиционной экспертной оценки. Ученые выкладывали "препринты" работ, озвучивали в Сети отдельные гипотезы, касающиеся лекарств с неподтвержденной эффективностью. Мы оказались в окружении огромного количества информации, на проверку которой не хватало ни сил, ни времени" — отмечает руководитель исследовательской группы, доктор медицинских наук Тюдор Опреа.
В качестве примера он приводит полемику, развернувшуюся вокруг "открытия" французских исследователей. Группа ученых из Франции обнародовала информацию о том, что больные Covid-19 излечиваются с помощью комбинации лекарств, содержащих гидроксихлорохин и азитромицин. Научная работа получила широкую огласку. Это привело к тому, что в США и ряде европейских стран пациенты начали покупать и бесконтрольно принимать препараты, содержащие данные вещества. Однако уже совсем скоро обширные исследования с участием большего количества пациентов подтвердили ошибочность этих утверждений.
Решить проблему подобных "псевдонаучных" или слишком поспешных открытий ученые предлагают с помощью возможностей искусственного интеллекта.
"Мы предлагаем разработать алгоритм, который может автоматизировать процесс экспертной оценки научных работ. Машинное обучение является тем самым инструментом, который позволит "отделить зерна от плевел" и предоставить в распоряжение врачей только релевантную и подтвержденную информацию о лечении Covid-19. Алгоритмы способны обрабатывать сотни тысяч публикаций, искать фактические ошибки и идентифицировать данные. Я не хочу сказать, что мы уже изобрели "лекарство от ложных открытий". Но я уверен, что это "лекарство" находится от нас на расстоянии вытянутой руки".
Задать вопрос
Заполните форму, и наши эксперты ответят вам