Рид Хоффман, соучредитель LinkedIn и ветеран Кремниевой долины, выступил с жестким предупреждением для медицинского сообщества: отказ от использования продвинутых систем искусственного интеллекта (ИИ) для получения «второго мнения» в будущем может быть расценен как профессиональная халатность.
Выступая на конференции WIRED Health в Лондоне, Хоффман утверждал, что передовые большие языковые модели (LLM) — самые сложные ИИ-системы от компаний вроде OpenAI и Anthropic — обладают объемом знаний, который ни один человеческий врач не может сопоставить. По его мнению, эти инструменты необходимы не только для разработки лекарств, но и для принятия клинических решений и оказания помощи пациентам.
Аргументы в пользу «второго мнения» от ИИ
Позиция Хоффмана основана на огромном объеме данных, которые прошли через эти модели. Хотя многие передовые модели не обучались исключительно на медицинских текстах, они обработали триллионы слов информации, включая научные публикации, клинические случаи и исторические данные.
«Если вы врач и не используете одну или несколько передовых моделей для получения “второго мнения”, я считаю, что вы граничите с совершением профессиональной халатности, — заявил Хоффман. — Эти ИИ-системы… дают нам сверхспособности, недоступные обычному человеку».
Эта точка зрения бросает вызов традиционному взгляду на роль ИИ в здравоохранении. Вместо того чтобы заменять врачей, Хоффман видит в ИИ критически важный инструмент для проверки человеческих ошибок. Он лично использует эти модели для анализа своих собственных проблем со здоровьем и отмечает, что его личные врачи-консьержи делают то же самое. Цель состоит не в том, чтобы передать критическое мышление машине, а в предотвращении ошибочных диагнозов путем сопоставления оценки врача с анализом ИИ.
Почему это важно:
* Страховка от ошибок: Несмотря на свою экспертизу, люди подвержены когнитивным искажениям и усталости. «Второе мнение» от ИИ может выявить аномалии или альтернативные диагнозы, которые иначе могли бы быть упущены.
* Риск неточностей: Критики указывают, что LLM могут «галлюцинировать» или давать противоречивые советы. Хоффман признает этот риск, но утверждает, что опасность не использования инструмента превышает риск его случайных ошибок, при условии, что окончательное решение остается за врачом.
ИИ как инструмент сортировки для перегруженных систем
Аргументы Хоффмана выходят за рамки индивидуальных консультаций и затрагивают системные проблемы здравоохранения. Он ссылается на Национальную службу здравоохранения Великобритании (NHS), которая в настоящее время сталкивается с огромными очередями и острой нехваткой врачей общей практики.
В этом контексте Хоффман предлагает, чтобы на каждом смартфоне был бесплатный медицинский ассистент на базе ИИ. Этот инструмент мог бы выполнять две основные функции:
1. Первичная сортировка: Помощь пациентам в определении срочности их симптомов перед записью к врачу.
2. Доступность: Предоставление немедленных (хоть и предварительных) рекомендаций для групп населения, у которых нет легкого доступа к первичной медико-санитарной помощи.
«У нас просто недостаточно врачей, большинство людей не имеют доступа к ним, — объяснил Хоффман. — Когда вы думаете о том, как нужно перестроить NHS, каждый должен взаимодействовать с таким медицинским ассистентом».
За пределами клинической помощи: разработка лекарств и регулирование
Хотя Хоффман увлечен клиническим применением ИИ, его текущий бизнес-проект, Manas AI, сфокусирован на ускорении разработки лекарств. Компания, основанная совместно с известным онкологом Сиддхартой Мукхерджем, стремится сократить традиционный десятилетний процесс создания лекарств до нескольких лет.
ИИ-двигатель компании выявляет потенциальные мишени для терапии различных видов рака. Однако Хоффман подчеркивает, что человеческое суждение остается центральным элементом процесса. Мукхерджи лично проверяет предложения ИИ, отсеивая то, что Хоффман описывает как «абсолютно безумные» идеи, от по-настоящему перспективных кандидатов.
Хоффман также представляет будущее, в котором ИИ будет помогать регулирующим органам, таким как FDA. Он представляет сценарий, при котором регуляторы используют биологические модели для более быстрой оценки новых лекарств, потенциально ускоряя вывод на рынок препаратов с меньшей вероятностью негативных последствий. Хотя он признает, что это пока не реальность, он видит в этом логичный следующий шаг для улучшения показателей общественного здоровья.
Более широкие последствия
Видение Хоффмана предполагает будущее, в котором ИИ глубоко интегрирован во все уровни здравоохранения:
* Для врачей: Обязательный инструмент для получения «второго мнения» с целью снижения ошибок.
* Для пациентов: Доступный ассистент для первичной сортировки, помогающий ориентироваться в сложной системе здравоохранения.
* Для фармацевтики: Мощный двигатель для более эффективного поиска методов лечения как распространенных, так и редких заболеваний.
Однако такая быстрая интеграция ставит серьезные вопросы об ответственности, конфиденциальности и потенциальной чрезмерной зависимости от автоматизированных систем. По мере того как ИИ становится более распространенным, медицинскому сообществу необходимо балансировать между эффективностью и широтой машинного интеллекта с одной стороны, и тонким, эмпатичным суждением человеческой заботы — с другой.
В заключение, Рид Хоффман утверждает, что эпоха игнорирования ИИ в медицине подходит к концу. Будь то революционный инструмент или рискованный эксперимент, интеграция ИИ в здравоохранение больше не является опциональной — она становится стандартом оказания помощи, который может переопределить то, как мы диагностируем, лечим и разрабатываем лекарства.
