ИИ в здравоохранении.
• Росздравнадзор выдал регудостоверение ИИ-сервису «Офтальмик+» для диагностики диабетической ретинопатии, разработанному Сибирским государственным медицинским университетом. Система анализирует снимки глазного дна, поддерживает Dicom-изображения, формирует тепловую карту патологических изменений и проводит исследование менее чем за 15 секунд. По данным СибГМУ, сервис уже используется в медцентрах нескольких регионов России, через него прошли более 12 тысяч пациентов. Модель обучалась на 120 тысячах изображений, а точность, чувствительность и специфичность выше 90% были подтверждены в ходе КИ.
• Исследователи из Университета Висконсин – Мэдисон представили чат-бот Purrfessor для анализа питания по фотографиям еды. Сервис на базе мультимодальной модели LLaVA распознает ингредиенты, отвечает на текстовые запросы и предлагает рецепты или рекомендации по рациону. В тестировании на 100 изображениях точность распознавания ингредиентов составила около 90%, а качество ответов дообученной версии превзошло базовую модель. При этом авторы отмечают ограничения системы: более чем в половине ответов выявили небольшие «галлюцинации», а надежность сервиса в реальных сценариях, особенно для пользователей с диетическими особенностями, пока остается ограниченной.
• Эксперты из Оксфордского института интернета и ряда международных научных центров пришли к выводу, что настройка ИИ-моделей на более «дружелюбное» общение может ухудшать точность ответов. Анализ более 400 тысяч ответов показал, что такие системы примерно на 40% чаще соглашаются с заведомо ложными утверждениями, особенно в эмоционально окрашенных диалогах. Если у базовых моделей доля ошибок составляла 4–35% в зависимости от задачи, то у «эмпатичных» версий она возрастала до 11–42%, а в отдельных сценариях – до 65%. Авторы отмечают, что в обычных бенчмарках различия почти незаметны, однако в реальном диалоге модели чаще избегают прямых опровержений, что может повышать риск неточных медицинских рекомендаций.
Другие темы уходящей недели – здесь.