Отец беспокоится о своем маленьком ребенке, у которого уже два дня держится высокая температура и который тянет себя за ухо. 65-летняя женщина задыхается во время утренних прогулок и чувствует себя более уставшей, чем обычно. Оба берут свои телефоны и вводят свои симптомы в чат-бот с искусственным интеллектом.
«У вашего ребенка, скорее всего, ушная инфекция», — узнает отец. «Ваши симптомы могут указывать на заболевание сердца», — читает женщина.
Это полезные ответы, и есть большая вероятность, что они верны. Искусственный интеллект приближается, а в некоторых случаях и превосходит способность врачей ставить точные диагнозы. Исследование, проведенное в апреле 2026 года, показало, что модель o1 от OpenAI имеет 78% точность в сложных диагностических случаях, опубликованных в New England Journal of Medicine, и также превзошла опытных врачей при диагностике реальных пациентов отделения неотложной помощи. Аналогично, исследование 2024 года показало, что ChatGPT, работая самостоятельно, превзошла врачей в диагностике сложных случаев – даже когда врачи могли использовать ChatGPT самостоятельно.
Однако постановка правильного диагноза — это лишь половина работы врача. Другая половина заключается в знании того, что с этим делать, — другими словами, в принятии решения о том, как лечить состояние здоровья пациента.
Я врач и преподаватель медицины, изучаю, как врачи принимают эти решения — процесс, известный как управленческое мышление, — и как врачи-стажеры развивают эту способность. В случае очевидных проблем со здоровьем диагноз, поставленный с помощью ИИ, может быть достаточным для получения необходимой помощи — например, немного обезболивающего крема для десен младенца или запись на прием к кардиологу.
Однако неопределенность — распространенное явление в клинической практике. Часто знание того, что беспокоит пациента, необходимо, но недостаточно для определения того, как ему оказывать помощь. И вопрос о том, как лечить пациента, даже после установления диагноза, остается сложным.
Диагноз классифицирует, но в лечении расставляются приоритеты.
Опытные врачи не оценивают каждого пациента с нуля. За годы практики они вырабатывают в своем сознании своего рода «рецепты болезней».
Сценарии заболеваний — это не просто списки симптомов. Они описывают типичные проявления болезни, предрасположенность к заболеванию и наиболее частое течение болезни. Когда врач осматривает нового пациента, он сопоставляет наблюдаемые симптомы с этими мысленными сценариями — это процесс категоризации и распознавания закономерностей.
Когда у пациента наблюдается знакомая картина признаков и симптомов, врач почти не задумываясь мысленно воспроизводит соответствующий сценарий. Это позволяет ему заметить элементы, которые не совсем совпадают: симптом, который не соответствует описанию, или деталь в анамнезе пациента – недавняя поездка за границу, необычное воздействие на рабочем месте – указывающая на другой диагноз.
Неудивительно, что ИИ хорошо справляется с этим процессом сопоставления шаблонов. Крупные языковые модели, такие как ChatGPT, работают аналогичным образом. Они предсказывают, какое слово должно следовать за основным в предложении, основываясь на шаблонах, полученных из огромных массивов текста, включая медицинскую литературу. В этой литературе слово «пневмония» достоверно соответствует определенным симптоматическим паттернам: например, лихорадка в сочетании с мутным пятном на рентгеновском снимке грудной клетки. Сопоставление шаблонов на этом уровне по сути то же самое, что делает врач, сопоставляя симптомы пациента с описанием болезни.
Но решение о дальнейших действиях — какие анализы провести, какое лечение попробовать, за чем наблюдать и что отслеживать — принимается иначе. Вместо одного правильного ответа врач сталкивается с множеством разумных вариантов. Искусство медицинского управления заключается в том, чтобы расставить приоритеты и определить, какой из этих вариантов лучше всего подходит для конкретного пациента.
Преимущество человека
Итак, как врач переходит от постановки диагноза к определению наилучшего способа лечения пациента? Ответ почти всегда: «Это зависит от обстоятельств».
Рассмотрим двух мужчин, Маркуса и Томаса, обоим по 68 лет, у обоих недавно диагностировали рак предстательной железы на ранней стадии. Биопсия показала одно и то же: медленно растущую опухоль, ограниченную предстательной железой.
Обоим предлагаются два одинаковых варианта лечения. Лечение сразу, хирургическим путем или лучевой терапией, с принятием рисков недержания мочи и изменений сексуальной функции. Или тщательное наблюдение с регулярными анализами и биопсиями, лечение только в случае роста опухоли. Исследование, в котором в течение 15 лет наблюдали более 82 000 мужчин с раком предстательной железы на ранней стадии, показало, что менее 3 из 100 умерли от рака предстательной железы независимо от выбранного ими метода лечения, хотя у мужчин, выбравших наблюдение, вероятность распространения рака была примерно в два раза выше.
Искусственный интеллект может представить оба варианта наряду с этими статистическими данными. Врач же обладает знаниями о человеке, сидящем напротив него.
У Маркуса нет других серьезных проблем со здоровьем. Его врач знает об этом и достаточно хорошо знает Маркуса, чтобы понимать, насколько тяжело ему даётся неопределённость. Для пациента без других неотложных проблем со здоровьем медленно растущая опухоль имеет время для прогрессирования и превращения в нечто более серьёзное. Оба варианта лечения вполне разумны, но Маркус не может жить в ожидании. Знание того, что рак находится в его организме, за ним наблюдают, но не лечат, он не может игнорировать. Он выбирает лечение.
У Томаса запущенная сердечная недостаточность, и его лечащий врач наблюдает за ним уже много лет. Она знает, что его заболевание сердца представляет более непосредственную угрозу для его здоровья, чем эта медленно растущая опухоль. Она также знает, что он видел, как его друг прошел курс лучевой терапии и вышел из него ослабленным. Агрессивное лечение означало бы реальные затраты ради пользы, которая может никогда не быть получена. Она рекомендует активное наблюдение. Для Томаса это правильное решение и облегчение.
В медицине принято принимать разные решения относительно лечения. Правильный путь для любого пациента зависит от того, кто этот пациент и что он ценит, а также от суждения врача о том, где доказательства достоверны, а где сохраняется подлинная неопределенность.
Оценка риска и неопределенности
Чтобы решить, как лечить пациента, врач сначала изучает данные медицинской литературы, а затем применяет доступные варианты лечения к конкретным обстоятельствам пациента. Это требует честной коммуникации, совместного принятия решений, совместной оценки рисков и признания неопределенности.
Некоторые риски можно измерить. При болях в груди врачи используют инструменты оценки, которые позволяют определить краткосрочную вероятность сердечного приступа у пациента на основе его симптомов и результатов анализов. Искусственный интеллект, вероятно, сможет обработать эти данные быстрее, чем большинство врачей.
Однако риск и неопределенность у постели больного или в клинике трудно измерить. Системы оценки и практические рекомендации разработаны для среднестатистического пациента – идеализированного человека, которого не существует. И как у врачей, так и у пациентов ощущение риска и неопределенности формируется их опытом. Для многих пациентов это включает в себя долгую и обоснованную историю недоверия к системе здравоохранения.
Искусственный интеллект не знает, через что вы прошли или на какие риски вы готовы пойти. Он не может признать неопределенность так, как это может сделать хороший врач, возвращаясь к ней вместе с вами по мере изменения ваших обстоятельств.
Здесь диагностика и лечение расходятся. Отец малыша с высокой температурой, вероятно, получил полезный ответ: искусственный интеллект, изучив медицинскую литературу, видел достаточно случаев детей с высокой температурой, чтобы сделать обоснованный вывод. Но что делать дальше, включая момент, когда следует прекратить наблюдение и начать беспокоиться, лучше всего обсудить с врачом.
Эта статья перепечатана с сайта The Conversation, некоммерческой независимой новостной организации, которая предоставляет вам факты и достоверный анализ, помогающий разобраться в нашем сложном мире. Автор статьи: Эндрю Парсонс, Университет Вирджинии.
Читать далее:
-
Возможно, ошибки ИИ будет невозможно устранить — что это означает для его использования в здравоохранении?
-
От отдельных случаев до инструментов искусственного интеллекта — способы принятия врачами медицинских решений меняются вместе с развитием технологий.
-
Превращение движения в медицину: как искусственный интеллект, захват движений и носимые устройства могут улучшить ваше здоровье.
Эндрю Парсонс не работает, не консультирует, не владеет акциями и не получает финансирования от каких-либо компаний или организаций, которые могли бы извлечь выгоду из этой статьи, и не раскрыл никаких соответствующих связей, помимо своей академической должности.