В новом выпуске серии Stanford AI and Health ведущие Мэтт Лунгрен (Matt Lungren) и Джастин Норден (Justin Norden) обсуждают с Сетом Хейном (Seth Hayne), старшим вице-президентом по R&D в компании Epic, реальное применение больших языковых моделей и специализированных систем в медицине. В центре внимания — запуск модели Cosmos, возможности GPT-5, проблема «деградации навыков» врачей и трансформация обычного визита в клинику с помощью ИИ-агентов.
🤖 Модели GPT-5 и o1: за рамками хайпа и бенчмарков 1:07
Обсуждение началось с оценки последних релизов от OpenAI. Джастин Норден отметил, что GPT-5 (и сопутствующие модели серии o1/thinking) вызвали неоднозначную реакцию: для кого-то это стал «прыжок уровня Звезды Смерти», а для кого-то — лишь инкрементальное улучшение . Сет Хейн, работающий в Epic более 20 лет, использует оригинальный способ тестирования каждой новой модели — он просит своего 14-летнего сына проверить, может ли ИИ собрать идеальную колоду для игры Magic: The Gathering . Пока, по словам Хейна, ИИ справляется с медицинским экзаменом USMLE лучше, чем с этой игровой задачей .
Сет Хейн выделяет два уровня использования новых моделей:
- Модели с рассуждением (Reasoning/Thinking): они показывают стабильно высокое качество, но требуют больше времени на генерацию ответа (латентность) .
- Специализированные решения: вместо погони за размером модели, индустрия движется в сторону выбора конкретных инструментов под задачу (например, Gemini Nano или специализированные модели изображений) .
Мэтт Лунгрен подчеркнул, что медицинское сообщество начинает терять доверие к стандартным бенчмаркам . Сет Хейн согласен с этим: по его мнению, тесты, основанные на образовательной системе (тесты с множественным выбором), не отражают реальный путь клинициста после окончания вуза . Он ссылается на исследование лаборатории Нигама Шаха (Nigam Shah) из Стэнфорда, которое показало, что даже незначительное изменение порядка ответов в тестах резко снижает производительность LLM, что указывает на их нестабильность .
🏗️ Проектирование софта против чат-ботов 8:03
Участники дискуссии сошлись во мнении, что академические исследования ИИ часто оторваны от процесса промышленной разработки ПО. Сет Хейн утверждает, что при создании системы суммаризации данных для отделения экстренной помощи нельзя полагаться только на модель: необходима система проверок, балансов и обязательное цитирование первоисточников в медицинской карте .
Ключевые принципы разработки в Epic, по словам Хейна:
- Погружение (Immersion): каждый разработчик Epic обязан проводить время «плечом к плечу» с врачом, чтобы понимать его реальные проблемы .
- Минимизация LLM: Джастин Норден высказал тезис, что для создания надежного и стабильного ПО нужно использовать «как можно меньше LLM», так как они привносят лишний шум. Вместо этого ИИ должен быть лишь компонентом в сложной архитектуре с жестким контролем данных .
- Гибридный подход: Сет Хейн считает, что разработчики должны быть готовы отказаться от ИИ в тех случаях, когда традиционные алгоритмы справляются лучше .
🌌 Проект Cosmos: предсказание здоровья на 10 лет вперед 16:14
Одним из главных технологических прорывов, обсуждаемых в видео, стал анонс модели на базе Cosmos — деидентифицированного набора данных пациентов, использующих ПО Epic. Сет Хейн провел историческую параллель: название компании Epic отсылает к греческим эпическим поэмам, а база данных компании называется Chronicles («Хроники»), подчеркивая, что медицина — это история жизни пациента .
Особенности модели Cosmos:
- Архитектура: используется трансформерная архитектура, аналогичная GPT, но вместо слов (токенов) она обучается на медицинских событиях, вмешательствах, наблюдениях и временных интервалах между ними .
- Масштаб: текущая модель обучена на 8 миллиардах клинических приемов . Сообщество Cosmos потенциально может предоставить в 2–3 раза больше данных .
- Горизонт планирования: модель способна предсказывать траекторию здоровья пациента не только на ближайшее время, но и на 3, 5 или 10 лет вперед . По мнению Хейна, это поможет не только в управлении хроническими заболеваниями, но и в планировании загрузки коечного фонда больниц .
В разработке принимали участие специалисты из Йельского университета (включая Эндрю Тейлора и Даниэлу Леви-Пинто) и эксперты Microsoft .
📉 Риск «деградации навыков» (De-skilling) 22:05
Джастин Норден поднял вопрос о недавних исследованиях, посвященных потере навыков врачами при использовании ИИ. Например, при использовании ИИ для обнаружения полипов во время колоноскопии врачи показывают отличные результаты, но если систему отключить, их собственная эффективность оказывается ниже, чем была до внедрения ИИ .
Мэтт Лунгрен привел исторические примеры:
- Навигация: почти никто больше не пользуется бумажными картами, полностью доверившись GPS .
- Физикальный осмотр: Лунгрен признался, что не проводил ручную пальпацию для определения плеврального выпота со времен мединститута, так как сейчас всегда доступны УЗИ и рентген .
По мнению Лунгрена, обществу предстоит решить, в каких областях медицины деградация навыков допустима, а где — критически опасна. Сет Хейн смотрит на проблему оптимистично: он считает, что через 20 лет качество помощи будет «безусловно лучше» благодаря персонализации и доступу к доказательствам в реальном времени .
🏥 Будущее визита к врачу: отмена правила «ручки на двери» 28:44
Сет Хейн поделился деталями с недавней конференции пользователей Epic (UGM). Компания разрабатывает новый пользовательский опыт, который связывает пациента и врача через приложение MyChart .
Концепция «идеального визита» от Epic:
- Предварительная повестка: ИИ в приложении MyChart общается с пациентом до визита, помогая ему сформулировать все жалобы и вопросы .
- Решение «последнего вопроса»: врачи часто сталкиваются с тем, что самый сложный вопрос пациент задает, когда врач уже берется за ручку двери, чтобы уйти. Предварительная повестка должна устранить этот барьер .
- Режим реального времени: во время осмотра ИИ слушает разговор и выводит на экран врача релевантные данные из Cosmos и медицинских справочников прямо в процессе диалога .
Сет Хейн также отметил феномен «vibe coding» . Современные студенты MBA и разработчики теперь приходят не с презентациями в PowerPoint, а с рабочими прототипами приложений, созданными с помощью ИИ за то же время . Этот подход Epic планирует внедрять и в медицинское ПО, чтобы ускорить коммуникацию между пациентом и командой ухода.
📈 Социальный вызов: старение и дефицит кадров 35:35
В завершение встречи Сет Хейн подчеркнул, что внедрение ИИ — это не только вопрос удобства, но и способ выживания системы здравоохранения в условиях глобального старения населения и нехватки врачей . ИИ-агенты должны взять на себя административные задачи, например, ответы на вопросы пациентов о счетах в MyChart, чтобы разгрузить человеческий персонал .
Мэтт Лунгрен резюмировал, что конференция Epic UGM сегодня по масштабу и значимости для индустрии сравнима с конференциями разработчиков Apple (WWDC) .
