Совре­мен­ная меди­цин­ская прак­ти­ка харак­те­ри­зу­ет­ся актив­ной инте­гра­ци­ей систем искус­ствен­но­го интел­лек­та в диа­гно­сти­че­ские и лечеб­ные про­цес­сы. Тех­но­ло­гии ком­пью­тер­но­го зре­ния для ана­ли­за меди­цин­ских изоб­ра­же­ний, алго­рит­мы обра­бот­ки есте­ствен­но­го язы­ка и систе­мы под­держ­ки при­ня­тия кли­ни­че­ских реше­ний ста­но­вят­ся эле­мен­та­ми рабо­че­го про­цес­са вра­ча. Одна­ко на фоне повы­ше­ния эффек­тив­но­сти диа­гно­сти­ки воз­ни­ка­ют вопро­сы о дол­го­сроч­ном вли­я­нии таких систем на про­фес­си­о­наль­ные ком­пе­тен­ции меди­цин­ских работников.

Иссле­до­ва­ние в обла­сти гастро­эн­те­ро­ло­гии про­де­мон­стри­ро­ва­ло сни­же­ние эффек­тив­но­сти выяв­ле­ния поли­пов и дру­гих ано­ма­лий при про­ве­де­нии коло­но­ско­пии вра­ча­ми, кото­рые ранее исполь­зо­ва­ли систе­мы ИИ. После пере­хо­да на стан­дарт­ные про­це­ду­ры без при­ме­не­ния интел­лек­ту­аль­ных асси­стен­тов пока­за­те­ли обна­ру­же­ния пато­ло­гий сни­зи­лись при­бли­зи­тель­но на 20%. Авто­ры иссле­до­ва­ния зафик­си­ро­ва­ли изме­не­ния в про­фес­си­о­наль­ном пове­де­нии: за шести­ме­сяч­ный пери­од исполь­зо­ва­ния ИИ у вра­чей сфор­ми­ро­ва­лись сни­же­ние кон­цен­тра­ции вни­ма­ния и умень­ше­ние ответ­ствен­но­сти при при­ня­тии когни­тив­ных реше­ний. Эти дан­ные ини­ци­и­ру­ют серьез­ную дис­кус­сию в меди­цин­ском сооб­ще­стве о при­ро­де наблю­да­е­мых изменений.

Для ком­плекс­но­го рас­смот­ре­ния про­бле­мы были про­ана­ли­зи­ро­ва­ны дан­ные ран­до­ми­зи­ро­ван­ных кон­тро­ли­ру­е­мых иссле­до­ва­ний, систе­ма­ти­че­ские обзо­ры и мета-ана­ли­зы, опуб­ли­ко­ван­ные в рецен­зи­ру­е­мых меди­цин­ских жур­на­лах за послед­ние пять лет. Осо­бое вни­ма­ние уде­ля­лось рабо­там, содер­жа­щим коли­че­ствен­ные оцен­ки вли­я­ния систем ИИ на про­фес­си­о­наль­ные навы­ки вра­чей. Допол­ни­тель­но были изу­че­ны экс­перт­ные мне­ния веду­щих спе­ци­а­ли­стов в обла­сти меди­цин­ской инфор­ма­ти­ки и кли­ни­че­ской практики.

ИИ меняет навыки врачей

Результаты исследований

Про­ти­во­ре­чи­вые данные

Суще­ству­ет зна­чи­тель­ный раз­брос в дан­ных отно­си­тель­но вли­я­ния систем ИИ на кли­ни­че­скую ком­пе­тент­ность. Шар­лот­та Близ, доцент Уппсаль­ско­го уни­вер­си­те­та, ука­зы­ва­ет на суще­ству­ю­щую дихотомию:

“Боль­шин­ство иссле­до­ва­ний демон­стри­ру­ют, что вра­чи не склон­ны к алго­рит­ми­че­ско­му дове­рию. Они часто игно­ри­ру­ют выво­ды систем ИИ, даже при доку­мен­таль­но под­твер­жден­ной более высо­кой точ­но­сти последних”.

Это утвер­жде­ние кон­тра­сти­ру­ет с резуль­та­та­ми недав­не­го экс­пе­ри­мен­та с уча­сти­ем 276 прак­ти­ку­ю­щих вра­чей. Иссле­до­ва­ние выяви­ло фено­мен “поте­ри ком­пе­тент­но­сти” в вос­при­я­тии кол­лег у вра­чей, пре­иму­ще­ствен­но пола­га­ю­щих­ся на гене­ра­тив­ной ИИ при при­ня­тии реше­ний. Дан­ный эффект лишь частич­но ниве­ли­ро­вал­ся при пози­ци­о­ни­ро­ва­нии ИИ как источ­ни­ка вто­ро­го мнения.

Про­фес­сор меди­ци­ны Стэн­форд­ско­го уни­вер­си­те­та Нигам Шах пред­ла­га­ет аль­тер­на­тив­ную интер­пре­та­цию проблемы:

“Исход­ная поста­нов­ка вопро­са может быть мето­до­ло­ги­че­ски некор­рект­ной. Клю­че­вой аспект — эффек­тив­ность пере­да­чи инстру­мен­там ИИ рутин­ных опе­ра­ций. В пери­од мое­го обу­че­ния мы выпол­ня­ли руч­ной под­счет лей­ко­ци­тов с исполь­зо­ва­ни­ем мик­ро­ско­па и кле­точ­но­го счет­чи­ка. Совре­мен­ные ана­ли­за­то­ры авто­ма­ти­че­ски осу­ществ­ля­ют диф­фе­рен­ци­аль­ный под­счет. Мы не иссле­ду­ем, при­во­дит ли это к атро­фии навы­ков руч­но­го подсчета”.

Когнитивные аспекты

Вза­и­мо­дей­ствия врач-ИИ

Этан Го, испол­ни­тель­ный дирек­тор Стэн­форд­ско­го цен­тра иссле­до­ва­ний и оцен­ки ИИ, акцен­ти­ру­ет вни­ма­ние на необ­хо­ди­мо­сти пере­осмыс­ле­ния про­фес­си­о­наль­ных задач:

“Изме­не­ние не обя­за­тель­но озна­ча­ет ухуд­ше­ние. Тер­мин ‘ухуд­ше­ние’ импли­цит­но пред­по­ла­га­ет сни­же­ние когни­тив­ных спо­соб­но­стей вра­ча. Более про­дук­тив­ным пред­став­ля­ет­ся систем­ное кар­ти­ро­ва­ние задач с после­ду­ю­щим рас­пре­де­ле­ни­ем когни­тив­ных ресурсов”.

Го пред­ла­га­ет исполь­зо­вать авиа­ци­он­ную отрасль как реле­вант­ную аналогию:

“Авто­пи­лот суще­ствен­но повы­сил без­опас­ность поле­тов, одна­ко пило­ты про­дол­жа­ют регу­ляр­но отра­ба­ты­вать руч­ное управ­ле­ние на симу­ля­то­рах, про­хо­дят про­вер­ки ква­ли­фи­ка­ции и тре­ни­ру­ют дей­ствия в нештат­ных ситу­а­ци­ях. Вопрос не в тоталь­ном исчез­но­ве­нии навы­ков, а в опре­де­ле­нии ком­пе­тен­ций, тре­бу­ю­щих сохра­не­ния и развития”.

Образовательные аспекты

И про­ек­ти­ро­ва­ние систем

Бер­та­лан Мес­ко, дирек­тор Инсти­ту­та меди­цин­ских футу­ри­стов в Буда­пеш­те, свя­зы­ва­ет про­бле­му с обра­зо­ва­тель­ным разрывом:

“Раз­ра­бот­чи­ки систем ИИ фоку­си­ру­ют­ся на замене рутин­ных, осно­ван­ных на дан­ных опе­ра­ций для сни­же­ния нагруз­ки меди­цин­ско­го пер­со­на­ла. Созда­те­ли обра­зо­ва­тель­ных про­грамм долж­ны обес­пе­чить сохра­не­ние фун­да­мен­таль­ных зна­ний и навы­ков при инте­гра­ции тех­но­ло­гий ИИ”.

Мес­ко про­во­дит исто­ри­че­скую параллель:

“Внед­ре­ние сте­то­ско­па зна­чи­тель­но повы­си­ло эффек­тив­ность диа­гно­сти­ки забо­ле­ва­ний сер­деч­но-сосу­ди­стой и дыха­тель­ной систем. Исполь­зо­ва­ние ИИ долж­но при­во­дить к ана­ло­гич­но­му резуль­та­ту. Одна­ко ИИ пред­став­ля­ет собой зна­чи­тель­но более слож­ную тех­но­ло­гию, тре­бу­ю­щую фор­ми­ро­ва­ния новых ком­пе­тен­ций и мето­до­ло­ги­че­ско­го подхода”.

Опти­маль­ный сце­на­рий инте­гра­ции искус­ствен­но­го интел­лек­та в меди­цине пред­по­ла­га­ет целе­на­прав­лен­ное пре­об­ра­зо­ва­ние про­фес­си­о­наль­ной дея­тель­но­сти. Он вклю­ча­ет осо­знан­ный выбор задач для авто­ма­ти­за­ции, систем­ную оцен­ку эффек­тив­но­сти и рис­ков, а так­же пере­рас­пре­де­ле­ние когни­тив­ной нагруз­ки вра­чей. В таком буду­щем кли­ни­че­ское суж­де­ние не заме­ня­ет­ся, а транс­фор­ми­ру­ет­ся: вра­чи тра­тят мень­ше вре­ме­ни на рутин­ные опе­ра­ции и боль­ше — на непо­сред­ствен­ную рабо­ту с паци­ен­та­ми, слож­ные диа­гно­сти­че­ские слу­чаи и при­ня­тие стра­те­ги­че­ских решений.

Tags:
,

Похожие посты