Когда в социальных сетях начинают массово обсуждать новость о том, что искусственный интеллект «лучше врачей», это почти всегда сопровождается эмоциональной поляризацией. Часть комментаторов объявляет конец традиционной медицине, другие с негодованием защищают профессиональную этику. Между тем, медиа в разных форматах — от англоязычных техноплатформ до украинских новостных сайтов — активно распространяют новую волну сообщений: мол, большие языковые модели OpenAI впервые в истории показали диагностическую точность, превосходящую результаты опытных врачей. Материалы, циркулирующие в медиа, почти единодушно используют формулировки типа «впервые в истории ИИ превзошел врачей», «медицинская революция уже здесь», «первая профессия, обошедшая алгоритм». При этом уже сейчас поднимаются вопросы: не начнет ли теперь медицина терять врачей? Можно ли считать это началом ликвидации медицинской ошибки как системного явления?
Почему утверждение «ИИ лучше врачей» задело информационное пространство
Такие утверждения возникли с пустого места, его источником стало масштабное исследование, проведенное в США в одной из клиник Бостона. Там модели искусственного интеллекта (конкретно GPT-4o) сопоставили с врачами в сценарии реального клинического приема. Модель работала в условиях дефицита данных и времени – именно так, как это происходит в первые минуты госпитализации больных. Оказалось, что в самых напряженных эпизодах, например в приемном отделении интенсивной терапии, искусственный интеллект давал более точные диагнозы, чем даже наиболее опытные специалисты. Цифры, которые массово цитируют в соцсетях и текстах: 79,7% точности в LLM-модели против 75,9% у команды врачей. Причем ключевой акцент заключается не только в цифрах, а в условиях: ограничение времени, минимум клинической информации, критическое состояние пациента. То есть, именно те ситуации, в которых ошибки наиболее опасны.
В эксперименте принимали участие несколько групп: практикующие врачи с опытом, медицинские эксперты, оценивавшие результаты независимо, и языковая модель GPT-4o, разработанная OpenAI. Модели не давали никаких преимуществ — она получала такую же краткую информацию, как и люди. Записи о пациентах были упрощены, без полного анамнеза или данных визуализации. Задачей для всех было следующее: предложить диагноз на момент первичного контакта в условиях интенсивной терапии. В самой критической ситуации, когда у врача есть всего несколько минут и минимальный набор фактов, модель оказалась более точной.
Точность GPT-4o составила 79,7%. Это средний показатель ее способности правильно установить основной диагноз. Для лучших среди врачей, вовлеченных в этот проект, аналогичный показатель равнялся 75,9%. Разница кажется небольшой, но в медицинской практике она существенная, особенно на этапе критического приема, где 3–4% могут быть равны десяткам или сотням жизней в масштабе года. При этом ШИ-модель не только выдавала более точный вариант основного диагноза, но и предлагала более широкий круг возможных альтернатив с более глубоким охватом редких патологий. В контексте дифференциальной диагностики, нуждающейся в системном мышлении, это оказалось ключевым преимуществом.
Принципиально важно было то, что исследователи не оценивали «всю медицину», не измеряли коммуникационные навыки, не моделировали хирургическое вмешательство. Модель не разговаривала с пациентами, не изучала нюансы контакта с родственниками, не сопровождала лечение. Она выполняла один единственный шаг: первичную аналитическую обработку малого набора данных. Но именно этот шаг является самым уязвимым к человеческим ошибкам и в то же время критичен для принятия клинического решения.
Результаты эксперимента послужили основанием для громких заголовков и выводов о том, что искусственный интеллект «превзошел врачей». Однако следует отграничивать формальные данные от их интерпретационного слоя. В самом исследовании не утверждается, что GPT-4o является заменой клиницисту. Речь идет только о статистическом преимуществе в рамках одной задачи. Впрочем, в рамках информационного пространства это локальное преимущество воспринималось как нарушение границы: зафиксирован момент, когда машина дала более точный ответ за человека не на тесте, а в госпитале.
Именно этот момент и создал разрыв, но не в медицине, а в представлениях людей. Публичная реакция, которую сейчас можно наблюдать в медиа, соцсетях и даже в среде самих врачей, выходит за рамки фактов. Утверждается не только «победа» модели в диагностике, но, по сути, начало конкуренции между системной логикой алгоритма и клинической интуицией. В публичном дискурсе это сразу породило сложные вопросы: кто будет нести ответственность в случае ошибки ИИ? Могут ли врачи использовать модель как инструмент? Не станут ли зависимыми от нее в самый ответственный момент? Не превратится ли это в схему делегирования решений без прямой ответственности?
Эти вопросы пока не имеют ответов, но само исследование уже продемонстрировало: ИИ может обрабатывать клиническую информацию не только на уровне шаблонов, но и с приближением к экспертной логике. Для индустрии здравоохранения это означает, что дальнейшее разграничение между «вспомогательным алгоритмом» и «соавтором медицинского решения» станет комплексным техническим, нравственным и экономическим вопросом.
Почему утверждение «ИИ обошел врачей» не соответствует реальности
Даже базовый разбор этого утверждения демонстрирует: оно не только не корректно, но и упрощает и извращает самую суть медицинской профессии. Начать следует с базового уточнения: в медицинской практике постановка диагноза не выбор из готового перечня вариантов, как в тесте. Это процесс, который включает в себя сбор неполной, часто противоречивой информации, ее уточнение, интерпретацию и постоянную корректировку в зависимости от изменений в состоянии пациента. Врач работает не с правильным или неправильным ответом, а с непредсказуемостью, где каждое решение учитывает десятки факторов: от соматических до поведенческих. Диагноз – это результат профессионального суждения, а не арифметический результат.
Врач работает напрямую с пациентом — его жалобами, реакциями, телесными проявлениями, которые не всегда попадают в медицинскую карточку. В ежедневной практике врач часто полагается не только на слова пациента или числовые показатели, но и на нюансы, которые не фиксируются в документах: интонацию ответа, паузу перед ней, внешний вид кожи, языка или глаз, запах изо рта, микродвижения лица, тревогу или безразличие во взгляде. Все эти сигналы дают дополнительную информацию о состоянии человека и являются важной частью клинического мышления. Ни одна языковая модель, включая GPT-4, не работает с такими данными, потому что не имеет к ним доступа и не способна их считывать или интерпретировать.
В то же время языковая модель работает только с данными, которые ей предоставили. Она не участвует в сборе анамнеза, не выясняет дополнительные обстоятельства, не проверяет спорную информацию. Вместо этого врач вынужден самостоятельно выстраивать целостную картину: задавать уточняющие вопросы, переформулировать ответы, учитывать то, что пациент скрывает или считает неважным. Все это ядро медицины, без этой работы не существует диагностической базы. Именно поэтому сравнивать модель, которая получает уже собранные данные, с добывающим их врачом в реальном времени — методологически неправильно. Модель не проходит этап, который занимает большую часть клинического процесса.
Еще один принципиальный момент – ответственность. Ни одна модель не принимает решений в правовом смысле. Она может сформулировать предположение, но не устанавливает под ним подпись. В клинической практике диагноз – это не гипотеза, а ответственное медицинское решение, которое фиксируется в официальных документах и имеет практические последствия для дальнейшего лечения. Врач, его ставящий, берет на себя полную юридическую и нравственную ответственность. В случае ошибки именно он отвечает перед пациентом, перед медицинским учреждением, а при необходимости перед контролирующими или судебными органами. Алгоритм же остается вне этой ответственности, даже если его рекомендация окажется ошибочной, ни одно лицо или учреждение не обязано отвечать за его последствия.
Есть и третья составляющая – нравственная. Во многих случаях врачу приходится принимать решение не между правильным и неправильным, а между сложными вариантами, ни один из которых не является идеальным. Когда пациент отказывается от лечения, когда семья не соглашается с медицинским прогнозом, когда шанс на выживание не превышает нескольких процентов, необходим анализ данных, а умение действовать в ситуации моральной неопределенности. ШИ-модель в таких ситуациях некомпетентна, она не считывает ценностные границы, не учитывает культурный или эмоциональный контекст, не адаптируется к ситуациям, которые выходят за пределы алгоритма.
Наконец, важно прямо указать условия эксперимента, который стал основой этого громкого утверждения. Он был лабораторным: все участники работали с одинаково структурированными кейсами, где информация была сформулирована и логически завершена. Это не имеет ничего общего с реальной клиникой, где пациент может путаться в показаниях, не отвечать на вопросы, реагировать эмоционально, появляться в нестабильном состоянии или совсем без сознания. Исследовательский сценарий не предполагал этих факторов. Поэтому делать из него вывод о том, что ИИ «превзошел врачей», некорректно как с нравственной, так и юридической, так и научной точки зрения.
Следует отметить, что на 2025 год ни одна страна не предоставила языковой модели полномочия самостоятельно принимать медицинские решения. Алгоритмы, в частности GPT-4, Med-PaLM 2 или Gemini, не имеют статуса субъектов клинической практики и не несут ответственности за диагноз или лечение. Все известные регуляторы – FDA в США, EMA в ЕС, а также национальные министерства здравоохранения – рассматривают такие модели только как вспомогательные инструменты, не больше.
Кроме того, искусственный интеллект не имеет медицинскую лицензию, не проходит сертификации, не взаимодействует с пациентом напрямую, не фиксируется в документации. Его участие ограничивается только анализом текста или подсказкой, однако окончательное решение остается за врачом. В случае ошибки ответственность несет именно он, а не автор модели или ее разработчик. Сами компании, создающие эти модели (OpenAI, Google, Anthropic), прямо отмечают, что речь идет только об инструменте поддержки, а не о замене врача. Однако в информационном поле это часто игнорируется, вместо этого звучат обобщения типа «ИИ точнее врачей», хотя ни одна клиника в реальности не делегирует ему право на решение.
Следовательно, факт остается фактом: искусственный интеллект не работает в системе здравоохранения как независимый медицинский субъект. Он не вправе действовать самостоятельно, не признается в статусе специалиста и не может нести юридическую ответственность. Все разговоры о его «превращении» врачей являются вопросом только интерпретации и красивых заголовков новостей для привлечения читателей. Его точность в диагностических гипотезах может быть высокой, но это не доказательство того, что профессия врача больше не нужна. Именно он есть и остается единственной точкой, в которой сходится клиническая ответственность, риск, этика и право на принятие окончательного решения.
