Обязательно покажите эту заметку всем тем, кто свято верит в "лучшую в мире американскую медицину". Ну, уж если сами врачи рекомендуют лучше обращаться к ИИ, то мне даже и комментировать нечего:
Мы ожидаем, что наши врачи будут полубогами – безупречными, неутомимыми, всегда правыми. Но они всего лишь люди.
Учитывая, что забота о пациентах — главная цель медицины, возникает вопрос: кто или что лучше всего подходит для её предоставления? ИИ всё ещё может вызывать подозрения, но исследования всё чаще показывают, как он может помочь решить некоторые из самых хронических проблем и недооценённых недостатков — от ошибочных диагнозов и ошибок до неравного доступа к медицинской помощи.
Будучи пациентами, каждый из нас сталкивается хотя бы с одной диагностической ошибкой в своей жизни. В Англии, по скромным оценкам, около 5% обращений за первичной медицинской помощью заканчиваются неправильной постановкой диагноза, что подвергает опасности миллионы пациентов. В США диагностические ошибки ежегодно приводят к смерти или необратимым травмам почти 800 000 человек.
Современная медицина гордится своей научной составляющей, однако врачи не всегда следуют рекомендациям, основанным на фактических данных. Исследования показывают, что в США лишь примерно в половине случаев взрослым пациентам предлагаются научно обоснованные методы лечения. Врачи также могут расходиться во мнениях относительно диагнозов. В исследовании более 12 000 рентгенологических снимков эксперты, предлагающие второе мнение, не согласились с первоначальной оценкой примерно в каждом третьем случае, что привело к изменению лечения почти в 20% случаев. По мере того, как рабочий день тянется, качество лечения падает ещё больше: растёт число необоснованных назначений антибиотиков, а показатели скрининга рака снижаются.
Как бы это ни было тревожно, причины этих неудач понятны, и, если посмотреть с другой стороны, удивительно, что врачи так часто оказываются правы. Реалии человеческой жизни — отвлечение внимания, многозадачность, даже наши биологические часы — накладывают свой отпечаток. Но выгорание, депрессия и когнитивное старение не просто изматывают врачей; они повышают риск клинических ошибок.
Медицинские знания также меняются быстрее, чем успевают врачи. К моменту окончания университета половина знаний студентов-медиков уже устаревает. В среднем требуется 17 лет, чтобы результаты исследований достигли клинической практики, а учитывая, что новая биомедицинская статья публикуется каждые 39 секунд, даже беглый просмотр рефератов занял бы около 22 часов в день. Существует более 7000 редких заболеваний, и каждый год выявляется 250 новых.
В отличие от этого, ИИ поглощает медицинские данные молниеносно, круглосуточно, без сна и перерывов на туалет. Там, где врачи меняются в нежелательных направлениях, ИИ постоянен. И хотя эти инструменты тоже допускают ошибки, было бы невежливо отрицать, насколько впечатляющи новейшие модели, поскольку некоторые исследования показывают, что они значительно превосходят врачей-людей в клиническом мышлении, в том числе при сложных заболеваниях.
Суперспособность ИИ заключается в обнаружении закономерностей, которые пропускают люди, и эти инструменты удивительно хороши в распознавании редких заболеваний — часто лучше врачей. Например, в одном исследовании 2023 года исследователи загрузили 50 клинических случаев — включая 10 редких состояний — в ChatGPT-4. Его попросили предоставить диагнозы в виде ранжированных предложений. Он решил все распространенные случаи ко второму предложению и получил 90% редких состояний к восьмому — превзойдя врачей-людей, используемых в качестве компараторов. Пациенты и их семьи все чаще признают эти преимущества. Один ребенок, Алекс, посетил 17 врачей в течение трех лет с хронической болью — никто не мог объяснить его симптомы. Отчаявшись, его мать обратилась к ChatGPT, который предположил редкое состояние, называемое синдромом фиксированного спинного мозга. Врачи подтвердили диагноз, и сейчас Алекс получает надлежащее лечение.
Затем есть проблема доступа. Здравоохранение перевернуто с ног на голову. Те, кто больше всего нуждается — самые больные, самые бедные и самые маргинализированные члены общества — это те, кто, скорее всего, останутся позади. Плотный график и плохой общественный транспорт означают, что миллионы пропускают приемы. Родители и работающие неполный рабочий день, в том числе те, кто работает в экономике свободного заработка, часто испытывают трудности с посещением врачей. Данные Американского исследования использования времени показывают, что пациенты жертвуют двумя часами ради 20-минутного визита к врачу. Проблемы часто бывают хуже для людей с ограниченными возможностями, которые примерно в четыре раза чаще пропускают лечение в Великобритании из-за проблем с транспортом, расходов и длинных очередей. По сравнению с мужчинами без инвалидности, женщины с ограниченными возможностями более чем в семь раз чаще имеют неудовлетворенные потребности из-за стоимости ухода или лекарств.
И всё же мы редко сомневаемся в необходимости стоять в очереди к врачу в городе, потому что так было всегда. ИИ может это изменить. Представьте себе врача в вашем кармане, предоставляющего информацию в нужное время и в нужном месте. В рамках 10-летнего плана лейбористов министр здравоохранения Уэс Стритинг объявил, что пациенты вскоре смогут обсуждать свои проблемы со здоровьем с ИИ через приложение NHS . Это смелый шаг, который может обеспечить более быстрые и действенные клинические рекомендации для миллионов людей.
Конечно, это сработает только для тех, кто умеет им пользоваться. Доступ к интернету улучшается во всем мире, но всё ещё существуют серьёзные пробелы: 2,5 миллиарда человек остаются офлайн. В США 8,5 миллиона человек не имеют базовых цифровых навыков, а 3,7 миллиона семей не достигают «минимального уровня цифровой жизни», что означает плохое подключение к интернету, устаревшие устройства и ограниченную поддержку. Неуверенность в себе также является препятствием: 21% жителей Америки говорят, что чувствуют себя отстающими от технологий.
В настоящее время исследования ИИ в здравоохранении практически полностью сосредоточены на его недостатках. Изучение потенциала предвзятости и ошибок этой технологии — важнейшая задача. Но такая ориентация не учитывает ненадёжные и порой небезопасные системы, на которые мы уже полагаемся. Любая справедливая оценка ИИ должна основываться на реалиях того, что у нас есть сейчас — системы, которая слишком часто может быть раздражающей, недостижимой или просто ошибочной.