Лектор медфакультета заявила об опасности больших данных в медицине

Алгоритмы обработки больших данных в медицине могут быть весьма разрушительными, заявила старший лектор Факультета здравоохранения Лондонской школы Экономических и Политических наук Лиза Осипенко 23 июля, сообщает Project Syndicate.

Осипенко ссылается на книгу аналитика Кэти О’Нил Weapons of Math Destruction (Оружие математического поражения), где приводятся примеры негативных результатов при использовании алгоритмов больших данных.

В качестве таких примеров выступают финансы, страхование, правоохранительная деятельность и образование.

Здравоохранение с точки зрения обработки больших данных очень похожа на приводимые области. На медицинские данные влияют субъективные клинические решения, ошибки и процесс формирования текущей практики. При этом наборы данных могут быть неполны, не иметь требуемой структурности и стандартизованности, что ухудшает их качество с точки зрения алгоритма.

Большая ошибка заключается в том, что большие данные хотят внедрить в медицину без экспериментальной проверки их пригодности, считает автор.