Зарина Калиева 
Искусственный интеллект меняет подходы к выявлению жестокого обращения с детьми в отделениях неотложной помощи. Новое исследование демонстрирует, что ИИ-инструменты способны значительно точнее определять случаи физического насилия, анализируя данные за рамками стандартных медицинских записей и предоставляя врачам более полную картину происходящего.
Проблема заключается в том, что существующая система диагностики часто опирается на специальные коды заболеваний и травм, которые не всегда отражают истинную причину повреждений. Исследование показало, что такой подход приводит к диагностическим ошибкам в среднем в 8,5% случаев. Особенно уязвимы дети в возрасте до двух лет, на которых приходится значительная часть обращений, связанных с подозрением на насилие.
Доктор Фара Бринк, детский педиатр, специализирующийся на случаях насилия, подчеркивает важность новой технологии. «Наш подход с использованием ИИ предлагает более ясный взгляд на тенденции в области жестокого обращения с детьми, что помогает врачам более адекватно реагировать на насилие и повышать безопасность детей», — заявила она. Этот метод дает медикам возможность действовать быстрее и точнее в критических ситуациях.
Чтобы решить проблему неточности, исследователи обучили модель машинного обучения на данных более чем 3300 визитов в отделения неотложной помощи семи детских больниц. Вместо того чтобы полагаться исключительно на наличие в карте кода, указывающего на насилие, ИИ анализировал широкий спектр кодов травм, чтобы спрогнозировать вероятность насильственного происхождения повреждений. Результаты оказались впечатляющими: средний уровень ошибок при использовании ИИ-модели снизился до 1,8%.
В шести из семи больниц, участвовавших в исследовании, модель ИИ показала значительно более точные результаты, чем метод, основанный только на кодах. Это доказывает, что технология эффективно работает в различных условиях и с разными группами пациентов. Быстрая и точная идентификация насилия имеет решающее значение, поскольку позволяет своевременно вмешаться и защитить ребенка от дальнейшего вреда. Инструменты на базе ИИ становятся мощной поддержкой для врачей, работающих в стрессовой и динамичной среде приемных покоев, особенно когда речь идет о младенцах, которые не могут рассказать о случившемся.
Для проверки точности модели ее выводы сравнивали с заключениями экспертов из сети педиатров по вопросам жестокого обращения (CAPNET), которые считались «золотым стандартом». Анализ показал, что ИИ дает оценки, гораздо более близкие к экспертному мнению, чем административные коды, которые могут как завышать, так и занижать реальные показатели. Использование таких выверенных данных снижает риск ошибочных решений, когда ребенка могут вернуть в опасную среду или, наоборот, несправедливо обвинить семью.
Это исследование — лишь первый шаг. В будущем ученые планируют совершенствовать модель и расширять ее применение для выявления других форм жестокого обращения, таких как пренебрежение нуждами или эмоциональное насилие. Уже сейчас очевидно, что умные технологии способны сыграть ключевую роль в создании более надежной системы защиты детей, предоставляя врачам инструменты для принятия верных решений в самых сложных ситуациях.