ИИ в медицине: диагноз за секунду, спасение — за мгновение

В медицинской среде уже не задаются вопросом, наступит ли эра искусственного интеллекта, — она наступила. Однако ключевой дискуссией сегодня становится не то, какие алгоритмы точнее ставят диагнозы, а как перестроить управление клиникой, чтобы эти технологии приносили реальную пользу и врачам, и пациентам. На XXI международной конференции мКАРМ, где собрались ведущие эксперты отрасли, особый резонанс вызвал доклад медицинского директора «Клиники Фомина», кандидата медицинских наук Татьяны Румянцевой, посвященный использованию больших языковых моделей (GPT) в менеджменте медицинских учреждений.

«Клиника Фомина» сегодня — это сеть, охватывающая 20 регионов России. Изначально фокусируясь на гинекологии, клиника значительно расширила спектр направлений, включив педиатрию, онкологию, неврологию и другие области, сохранив при этом экспертизу в женском здоровье -2. Но, по словам Татьяны Румянцевой, главное, что отличает этот медицинский холдинг, — это отношение к IT-контуру как к базовой ценности и способу капитализации компании. Знания, накопленные за годы работы, не оседают мертвым грузом в бумажных стандартных операционных процедурах, а превращаются в массивы данных, которыми обучают модели.

Интересно, что внедрение искусственного интеллекта в «Клинике Фомина» началось задолго до бума ChatGPT — еще в 2019 году. Первым шагом стала автоматизированная проверка медицинских карт с помощью обучаемых моделей, которым показывали примеры «правильных» и «неправильных» записей. Однако появление высших языковых моделей кардинально расширило горизонты, особенно в диагностике и поддержке врачебных решений. Сегодня ИИ активно применяется для анализа изображений — УЗИ, КТ, МРТ, дерматоскопии, и во многих задачах он уже не уступает, а порой и превосходит человека -1-4. Исследования подтверждают: в ряде тестов ИИ-алгоритмы показывают более высокую точность диагностики, чем врачи, разница достигает 17% -4.

Однако наиболее перспективной Татьяна Румянцева считает разработку ассистента врача на приеме. Современный доктор — даже в узкой специальности — сталкивается с сотнями и тысячами диагнозов. Удержать в голове все нюансы, особенно когда речь идет о редких патологиях, практически невозможно. Именно здесь ИИ становится тем самым «вторым мнением» или «второй парой глаз», которое помогает сориентироваться здесь и сейчас -9. Не менее важным инструментом становится транскрибация речи: нейросеть переводит устный диалог врача и пациента в письменную запись, освобождая врача от рутины заполнения карт и позволяя уделить больше времени живому общению. Как показал московский эксперимент по внедрению ИИ в лучевую диагностику, совместная работа врача и алгоритма снижает риск ошибок и повышает скорость диагностики: нейросеть мгновенно подсвечивает подозрительные участки, а врач выносит окончательное решение -14.

В ответ на вопрос о юридической ответственности Татьяна Румянцева была категорична: «Ответственность однозначно лежит на враче». Она напомнила, что все современные нейросети, включая новейшие модели вроде GPT-Rosalind, предназначенные для биомедицинских исследований, могут «галлюцинировать» — генерировать правдоподобный, но ложный ответ -5-15. Поэтому медицинский работник не имеет права автоматически доверять выводам алгоритма, не перепроверив их. В ближайшие десять лет, по мнению эксперта, правовое поле вряд ли изменится настолько, чтобы снять ответственность с врача. ИИ остается инструментом поддержки, ориентиром, помогающим свериться, но не заменой клиническому мышлению. Точность достигается именно в тандеме, когда алгоритм работает как «второе мнение», а не как единоличный судья -14. Эксперты сходятся во мнении, что интеграция ИИ требует не только технологических решений, но и обучения врачей работе с этими новыми инструментами -11. Путь от «внедрения» к «доверию» — самый сложный, но именно он определяет будущее медицины.