Главное в материале

  • ИИ-модель Claude использовалась для анализа данных о вспышке Эбола в ДРК вместе с CEPI, ВОЗ и INRB
  • Ситуационные отчёты готовятся за час вместо целого рабочего дня — Мари Розелин Дарникка Белизэр, ВОЗ
  • Эксперты предупреждают о проблеме «чёрного ящика» и рисках ИИ в медицинском образовании

ИИ помогает бороться со вспышкой Эбола в ДРК

С мая команды на местах в Демократической Республике Конго борются со штаммом вируса Эбола Бундибуджьо. Медицинские работники ежедневно обходят дома, фиксируют выздоровления и смерти и направляют людей с подозрительными симптомами в медучреждения. Как сообщается в отчёте компании Anthropic, их записи были оцифрованы, а для анализа ответов и сообщений использовалась модель Claude. В исследовании участвовали CEPI, региональное бюро ВОЗ по Африке и национальный институт биомедицинских исследований INRB. При анализе данных были выявлены потенциальные зоны вспышек и заранее доставлены запасы медтоваров в ключевые точки и районы повышенного риска.

Сводка за час вместо рабочего дня

«Оперативная сводка готовится за один час вместо целого рабочего дня», — рассказала Мари Розелин Дарникка Белизэр, директор по готовности к чрезвычайным ситуациям регионального бюро ВОЗ по Африке, выступая на World Health Summit. По её словам, ИИ помогает быстрее оценивать распространение эпидемий и точнее направлять медицинскую помощь. Чем раньше органы здравоохранения реагируют на возможную вспышку, тем лучше они могут организовать помощь.

Поддержка перегруженного медперсонала

Директор Академии ВОЗ в Лионе Томас Запата указал на парадокс: медспециалистов в мире больше, чем когда-либо, и технологии беспрецедентны, но нехватка кадров огромна, а спрос на услуги растёт. Он считает ИИ средством для достижения цели, а не самоцелью, и видит две ключевые роли: изменение организации помощи и адаптация образования медработников. Сесилия Мбака, старший технический советник организации CARE, с более чем 15-летним опытом работы на передовой, отмечает: если ИИ берёт на себя рутину, у врачей остаётся больше времени на личные аспекты ухода — вопросы, выслушивание, обследование и направление пациентов.

Доверие и ситуация на местах

Эпидемиолог Максимилиан Герлер отметил, что, по имеющимся оценкам, около 50% смертей в деревнях ДРК происходят вне медучреждений. Местная система здравоохранения испытывает давление и не была готова к вспышке: ежедневно требуются тысячи защитных костюмов. Германия недавно увеличила объём помощи на 21 миллион евро. Эксперты подчёркивают: ИИ может поддерживать организацию помощи, но сам по себе не обеспечивает доверие населения к медицинским учреждениям.

Проблема «чёрного ящика»

Томас Тезен, профессор медицинского образования и информатики в школе Гайзела Дартмутского университета, описал проблему объяснимости: «Они чрезвычайно искусно распознают шаблоны, но крайне плохо объясняют нам, что это за шаблоны». По его словам, большие языковые модели вроде Claude или ChatGPT не могут на понятном человеку языке пояснить, как приходят к выводам, оставаясь «чёрным ящиком». Это касается не только прозрачности, но и ответственности: кто отвечает, если ИИ даёт неверную рекомендацию. Мбака подчёркивает, что ИИ должен не просто выдавать результаты, а реально поддерживать принятие решений.

ИИ и обучение медиков

Тезен видит риски и в образовании: в исследовании, сравнивавшем поиск через поисковые системы и чат-боты, у студентов, пользовавшихся чат-ботом, знания оказались более поверхностными и хуже закреплёнными. «Если всю когнитивную работу по обучению передать чат-боту — это может быть эффективно, но вы ничего не усвоите», — отметил он. По его мнению, в медицине важно уметь принимать правильные решения и без технической поддержки, поэтому ИИ стоит использовать прежде всего там, где он снижает нагрузку, а самостоятельное обучение должно сохранять ключевую роль там, где нужно долговременное усвоение знаний.