Чат-бот в белом халате: почему ChatGPT не заменяет врача, но меняет медицину

Почему чат-бот — не врач (даже если очень хочется в это верить)

Проблема не в том, что ИИ глуп. Проблема в том, как он работает. Языковые модели вроде ChatGPT обучаются на огромных массивах данных из интернета — от научных статей ВОЗ до постов на Reddit и плохо проверенных блогов о здоровье. Они не умеют отличать достоверную информацию от мифов. Они не понимают контекста и не задают уточняющих вопросов. ИИ не может решать проблемы, делать дедуктивные анализы или принимать взвешенные решения, как человеческий разум.

Вместо этого он «заучивает» огромные объемы информации, а затем воспроизводит ее по запросу. Если в данных есть большой процент неправильных или устаревших фактов, они получат большой вес в модели, а система будет считать их правильным ответом.

Чат-бот может сказать вам, что все в порядке, когда на самом деле есть серьезная проблема. Или, наоборот, заставить волноваться без причины.

Как подчеркивает эксперт, языковым моделям нужно уметь правильно задавать вопросы. «Хороший промпт состоит не только из вопроса, но и из контекста, просьбы опираться на академические журналы, просьбы задавать уточняющие вопросы, просьбы маркировать части ответа, для которых недостаточно контекста или есть неуверенность в правильности», — объясняет Стрыгин. При неправильно сконструированных промптах легко попросить чат-бот подтвердить уже сформированное мнение, а не получить реальную информацию.

Где ИИ действительно меняет медицину

Но правда и в том, что искусственный интеллект уже приносит медицине огромную пользу — просто не там, где о нем чаще всего говорят.

Как пример, эстонский стартап Better Medicine создал первую клинически сертифицированную систему для анализа КТ-снимков, которая обнаруживает, классифицирует и измеряет опухоли с точностью 99,2%. Система уже работает в больницах, помогая радиологам выявлять рак на ранних стадиях.

Лондонский стартап TORTUS AI создал цифрового ассистента для клиницистов, который берет на себя рутинные задачи вроде документирования, заказа тестов и суммирования медицинских данных. Цель на ранних стадиях — дать докторам больше времени на пациентов и меньше — на бумажную работу.

В России тоже есть успешные кейсы. Например, проект Artbiolent предлагает платформу для CAR-T-терапии — метода лечения, при котором иммунные клетки пациента «перепрограммируются» для борьбы с раком. Их технология уже позволяет лечить широкий спектр заболеваний: от острого лимфобластного лейкоза и множественной миеломы до глиобластомы и некоторых аутоиммунных заболеваний.

Inmedikum. Online решает другую проблему — медленные клинические исследования. No-code платформа позволяет врачам и фармкомпаниям самостоятельно создавать дизайн исследований в визуальном конструкторе. Это радикально сокращает время выхода новых препаратов на рынок. Платформа уже используется региональными медицинскими центрами, биобанками и фармацевтическими компаниями.

В мире уже существует несколько компаний-единорогов, интегрирующих ИИ в разработку лекарств, такие как Recursion, Owkin, Insilico Medicine, Isomorphic Labs. «Со временем качество ИИ-моделирования будет улучшаться. Через десятки лет это может привести почти к полному отказу от клинических исследований в пользу цифровых двойников человека и гиперперсонализированного моделирования», — прогнозирует Стрыгин.

Что будет дальше

Инвестиции в медицинский ИИ продолжают расти. В первой половине 2025 года объем финансирования этой сферы достиг $6,4 млрд. Капитал концентрируется вокруг стартапов, которые показывают клинические результаты и понятные бизнес-модели. Все больше средств уходит в компании, способные встроиться в реальную медицинскую инфраструктуру — не в волшебные таблетки для бессмертия.

Однако основная проблема, которая видится на горизонте — скорее этическая, чем экономическая или технологическая. Сегодня системы на базе ИИ часто выступают как вспомогательный инструмент: помогают врачу анализировать данные, подсказывают возможные диагнозы или формулируют рекомендации.

Однако вопрос в том, что произойдет, когда ИИ станет активным участником принятия решений. Кто будет отвечать, если ошибочная подсказка приведет к неверному лечению? Юридические рамки пока отстают от технологического прогресса, а этические дискуссии во многих странах только начинаются.

В перспективе ближайших лет именно баланс между автоматизацией и человеческим контролем станет решающим. От того, как государства, медицинские учреждения и разработчики ответят на вопрос об ответственности, зависит, останется ли ИИ в статусе «умного помощника» или действительно превратится в ключевой элемент системы здравоохранения.