Компания Midjourney, разработчик генеративных моделей для создания изображений, анонсировала прототип медицинского сканера, который вызывает споры среди специалистов: устройство обеспечивает более низкое качество снимков, но может стать основой для создания крупнейших диагностических датасетов. Обсуждение развернулось после публикаций экспертов в социальной сети X.
В центре дискуссии — компромисс между техническими характеристиками и масштабом применения. По словам аналитика и исследователя Брайана Рёммеле (Brian Roemmele), сканер Midjourney использует упрощённые алгоритмы обработки изображений, что снижает разрешение снимков по сравнению с традиционными медицинскими аппаратами. Однако, как отмечает Рёммеле, это позволяет значительно удешевить производство устройств и развернуть их в регионах с ограниченным доступом к качественной диагностике.
Ключевой аргумент сторонников подхода — возможность накопления данных. Ник Добос (Nick Dobos), специалист по медицинским технологиям, указал, что даже снимки низкого качества могут быть ценны при условии их массовости. «Если каждый из миллиарда пациентов предоставит хотя бы один снимок, мы получим беспрецедентный объём данных для обучения ИИ-моделей», — написал Добос в своём посте. По его оценке, такие датасеты способны компенсировать недостатки отдельных изображений за счёт статистической обработки и алгоритмов машинного обучения.
Противники инициативы, в том числе независимый исследователь Рохит Кришнан (Rohit Krishnan), обращают внимание на риски. В частности, речь идёт о возможных ошибках диагностики из-за низкого разрешения снимков, а также о вопросах конфиденциальности при работе с медицинскими данными в глобальном масштабе. Кришнан также усомнился в готовности Midjourney обеспечить прозрачность алгоритмов, используемых для обработки изображений.
Midjourney пока не опубликовала официальных комментариев по поводу прототипа, однако в блоге компании ранее упоминалось о планах по расширению в область медицинских технологий. Эксперты сходятся во мнении, что успех проекта будет зависеть от баланса между доступностью устройств и качеством получаемых данных.