# Доктор Эми Абернати: «Когнитивная мощь ИИ уже превышает наши способности её использовать»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=W8z2o0zV2SA
Канал: Stanford Online
Опубликовано: 28.04.2025

---

Интеграция искусственного интеллекта в медицину проходит через парадоксальный этап: возможности моделей уже превосходят способности врачей в решении конкретных задач, однако реальное внедрение технологий в клиническую практику буксует. В рамках подкаста *Stanford Healthcare AI* доктор Эми Абернати, руководитель Highlander Health и бывший топ-менеджер FDA, обсудила с экспертами Стэнфорда, почему «когнитивная разгрузка» врачей неизбежна и как медицине не потерять человечность в эпоху алгоритмов.

## 🧠 Проблема «избыточных возможностей»: почему потенциал ИИ не используется
[[JUMP:01:09]]

Современные языковые модели (LLM) демонстрируют феноменальные результаты на медицинских бенчмарках, которые постоянно обновляются и усложняются [01:22]. Однако, как отмечает Мэтт (ведущий Stanford Online), между этими цифрами и реальной практикой существует огромный разрыв.

*   **Насыщение бенчмарков:** Новые модели настолько быстро проходят тесты на «интеллект», что разработчики не успевают создавать более сложные испытания [01:36].
*   **«Нависание» возможностей:** Ведущие подкаста называют текущую ситуацию «overhang of capability» — состоянием, когда ИИ умеет гораздо больше, чем от него требуют пользователи в повседневной работе [02:04].
*   **Пользовательский барьер:** По мнению доктора Абернати, профессиональное сообщество пока находится на стадии неуверенного «прощупывания» инструментов [03:21]. Врачи используют ChatGPT или Gemini скорее для ответов на быстрые вопросы, чем для глубокой интеграции в рабочие процессы.

Эми Абернати призналась, что даже она, будучи экспертом в индустрии, всё ещё учится правильно составлять промпты. По её словам, 24-летний сын обучает её этому искусству эффективнее, чем любая медицинская литература [04:00]. Это подчеркивает отсутствие стандартизированных руководств по использованию ИИ в здравоохранении.

## 👩‍⚕️ Врач против алгоритма: парадокс производительности
[[JUMP:11:04]]

Одной из самых обсуждаемых тем стала статистика, согласно которой ИИ в одиночку зачастую справляется с медицинскими задачами лучше, чем связка «врач + ИИ» [11:17].

*   **Данные Google (AMIE):** Исследования системы AMIE от Google показывают, что тренд производительности врача, использующего ИИ, оказывается ниже, чем у изолированной модели [11:42].
*   **Эффект «торможения»:** По мнению Абернати, это происходит из-за того, что врачи пока не умеют правильно взаимодействовать с моделями. В процессе обучения врачи (особенно в интернатуре) переходят от последовательного выполнения задач к интуитивному мышлению по принципу «болен или не болен» [17:08]. Этот инстинктивный уровень интеграции фактов часто вступает в конфликт с логикой ИИ, из-за чего человек начинает «тянуть систему вниз» [17:47].
*   **01 Preview:** Даже новые модели, такие как OpenAI o1-preview, в тестах на дифференциальную диагностику обходят опытных клиницистов [12:21].

## 🏥 Эволюция медицинского приема: от Google-поиска к LLM
[[JUMP:07:59]]

Абернати проводит аналогию между современным внедрением ИИ и появлением интернета в 1990-х годах. Тогда пациенты приходили к онкологам с пачками распечаток из интернета, а врачи чувствовали себя неуютно, не зная, как реагировать на этот поток не всегда достоверной информации [08:12].

Сегодня ситуация повторяется. Пациенты активно используют ИИ для интерпретации своих анализов. Доктор Абернати поделилась личной историей: когда её матери прислали результаты радиологических тестов, Эми всерьёз задумалась, насколько этично и безопасно использовать LLM для расшифровки этих данных и объяснения их пожилому человеку [05:19].

По мнению участников дискуссии:

1.  **Информационная разгрузка:** Раньше компьютеры взяли на себя вычисления, затем интернет — хранение информации. Теперь ИИ забирает на себя когнитивную функцию — умение собрать воедино тысячи разрозненных данных для принятия решения [13:16].
2.  **Угроза когниции:** Человеческий мозг освобождается от рутинного анализа, что может восприниматься как угроза профессиональной значимости врача [10:13].

## 🧪 Что нужно для реальных изменений: доказательства и регуляция
[[JUMP:18:28]]

Несмотря на громкие заголовки о том, что через 10 лет врачи не понадобятся (мнения Билла Гейтса и экспертов Google DeepMind [18:28]), реальность госпиталей остается прежней. Абернати утверждает, что для массового внедрения ИИ сейчас не хватает двух вещей: доказательств эффективности внедрения и гибкой регуляции.

### 1. Наука о внедрении (Implementation Science)
Мы имеем много данных о том, как ИИ работает «в вакууме», но крайне мало — о том, как он меняет работу клиники в динамике [20:30]. Абернати подчеркивает, что внедрение ИИ меняет сам процесс оказания помощи и даже характер генерируемых клинических данных. Нужно изучать, как эти изменения влияют на долгосрочные результаты лечения [22:02].

### 2. Регуляторные барьеры FDA
Для таких задач, как чтение маммограмм (Software as a Medical Device), правила ясны. Но когда речь заходит о «поддержке принятия клинических решений» при помощи разговорного ИИ, регуляция становится размытой [23:47]. Нынешние системы требуют заранее прописанных планов контроля изменений, что плохо работает с динамично развивающимися LLM. Абернати считает, что индустрии нужны «гибкие системы управления» и новые формы саморегулирования [24:13].

## 🕊️ Новая роль человека: человечность как дефицитный ресурс
[[JUMP:13:41]]

Главный прогноз Абернати носит оптимистичный характер: ИИ не заменит врача, но перераспределит его задачи.

*   **Эмоциональный интеллект:** ИИ может писать вежливые письма и эффективно проявлять эмпатию в тексте [13:41]. Это позволяет врачу не тратить силы на формальную вежливость, а вернуться к настоящему человеческому общению.
*   **Лидерство и навигация:** Ни один ИИ не сможет заменить врача в роли лидера, который помогает испуганной семье пациента навигацию в море тяжелых решений [14:52].
*   **Спрос на человечность:** Высвобождение когнитивного ресурса должно быть направлено на то, что Абернати называет «distinctly human» — уникально человеческую часть медицинской работы [15:32].

В завершение дискуссии Мэтт выразил уверенность, что в ближайшем будущем появится совершенно новая категория регулирования и внедрения, которая позволит врачам безопасно использовать «навесающий» потенциал ИИ [25:06].