Врачи с моделями Meta* за месяц провели десять медицинских исследований

Врачи и эпидемиологи за четыре недели провели десять медицинских исследований с моделями Meta Muse Spark 1.3 и Muse Wonder и базой из 5 млн обезличенных медицинских карт. Рукописи вместе с рецензиями Meta выложила 14 октября, а в соцсети X подала проект как пробу того, может ли ИИ ускорить науку о здоровье.

Почему это важно: по словам Meta, в математике ИИ уже добился больших успехов, но там ответ строго проверяем. Теперь компания испытала свои модели в исследованиях по настоящим медицинским записям пациентов, где итог зависит от решений людей: каких пациентов взять, какие признаки учесть, что считать причиной.

Как это работает: Meta сделала внутренний инструмент, в котором код для исследований пишут две её модели. Одна из них — Muse Wonder, первая передовая модель компании, вышедшая 12 октября.

• Врачи вместе с моделью придумывали гипотезы, а весь код анализа модель писала и запускала сама.
• Рукописи участники писали в соавторстве с моделью, но научные решения и выводы оставались за ними.
• По ходу работы группа выработала общие правила и набор навыков — готовых инструкций для модели, которые направляли её на каждом этапе.
• Каждую работу обсуждали коллеги по группе, анализ проверял биостатистик, а краткие рецензии писали внешние эксперты по контракту с Meta.

В цифрах:

• База — 5 млн обезличенных электронных медицинских карт¹ из архива, к которой Meta получила доступ по лицензии, плюс открытые данные.
• От первого запроса к модели до готовой рукописи проходило меньше двух недель, а некоторые работы заняли семь дней.
• По собственной оценке участников, в лучших случаях работа шла до десяти раз быстрее, чем обычно.

Детали: темы — от травм при игре в пиклбол² до рака груди. Несколько выводов:

• После инфекционного эндокардита, воспаления внутренней оболочки и клапанов сердца, новые аритмии находили на 73% чаще, чем у пациентов, у которых бактерии попали в кровь, но инфекции сердца не было. За год — у 7% пациентов против 4%.
• Тех, кто пришёл в отделение неотложной помощи с проблемами психического здоровья и ушёл, не дождавшись врача, потом в 4,4 раза чаще госпитализировали, чем тех, кто получил помощь. Смертность в ближайшие 30 дней у ушедших была в 2,15 раза выше.
• Ремиссия диабета 2 типа в обычной практике случилась у 4,3% взрослых, которые прежде лечились. За пять лет у 47,8% из них её прервало новое назначение сахароснижающих препаратов, а у 31,9% — рост гликированного гемоглобина³, показателя среднего уровня сахара в крови.

Но: подавали ли рукописи в научные журналы, Meta не сообщает, а нанятые ею рецензенты нашли в работах слабые места:

• Кардиолог Penn State Health Майкл Фарбаниек назвал работу об эндокардите «строго проведённым и, честно говоря, невероятным исследованием по базе данных», но счёл её «источником гипотез, а не поводом менять практику».
• Его смущает, что пациентам с эндокардитом чаще обследуют сердце, поэтому аритмии у них могли просто чаще замечать.
• Клинический фармаколог Рохини Даунс из далласской больницы Parkland отметила, что в работе о неотложной помощи при расчёте основных показателей не учли то, что могло исказить сравнение, и не привели таких подробностей, как диагнозы и тяжесть состояния пациентов.

Если шире: в тот же день Google рассказала, чего Gemini 4 Argon добилась в физике плазмы, квантовых вычислениях и проектировании ферментов, и пообещала на полгода бесплатно открыть модель 10 000 учёным.

Джаред Дюрьё, соавтор нескольких из десяти работ, считает, что ИИ сокращает разрыв между научной мыслью и её технической реализацией, но экспертов это не заменяет: «Скорость, с которой можно провести анализ, не обязательно оборачивается достоверностью полученных данных».