Дослідження, включаючи 82 роботи та понад 210 тисяч медпрацівників, показало, що рівень вигорання негативно корелює з якістю медичної допомоги та безпекою пацієнтів. Вища емоційна втома, деперсоналізація чи низьке відчуття особистого досягнення повʼязані з гіршими показниками якості та ризиками для безпеки.
Уявіть лікаря в польовому шпиталі на лінії фронту. Черга поранених, обстріли не стихають, часу на діагностику майже немає. У такій ситуації штучний інтелект, який здатен за секунди проаналізувати знімок легень чи підказати оптимальну схему лікування, виглядає як справжній рятівник. І це вже не фантастика: ШІ допомагає лікарям, в тому числі українським — від телемедичних консультацій до автоматичного аналізу рентгенів і КТ.
Сьогодні штучний інтелект у медицині застосовують у багатьох сферах — від клінічної практики до управління лікарнями та наукових досліджень.
Наприклад: розпізнавання аномалій на гістологічних зразках (ракові клітини, запальні процеси); аналіз ЕКГ; сортування хворих за ступенем ризику (наприклад, у приймальних відділеннях чи на фронті); аналіз результатів аналізів, нагадування про ліки, поради зі способу життя і тд.
Звісно, разом із можливостями приходять і ризики. Алгоритми ШІ — не чарівна паличка. Вони вчаться на масивах даних. Як і лікарі. Якщо дані неповні чи упереджені, то й рішення моделі будуть такими ж.
Гарвардський професор медицини Адам Родман згадує, як колись витрачав дві години на пошук статей у бібліотеці, а тепер завдяки застосунку на основі ШІ може знайти й узагальнити потрібні дослідження за 15 секунд прямо під час прийому. Це відкриває фантастичні перспективи для лікарів, але водночас загрожує закріпленням нерівностей: якщо у вихідних даних мало прикладів з жінками, літніми пацієнтами чи меншинами, то алгоритм і далі працюватиме гірше саме для них. А отже може призводити до помилок. А в медицині помилка дуже часто може бути фатальною. А ще той факт, що «сліпо» довіряти ШІ не варто, а час на перевірку згенерованих відповідей може бути тривалим.
Втім, американський дослідник Айзек Кохане порівнює сучасні властивості моделей ШІ з «квантовим стрибком» у медицині. Він згадує, як перевіряв ШІ на складному випадку новонародженої дитини з неоднозначною статевою анатомією — завданні, яке могло б збентежити навіть досвідченого ендокринолога. ШІ не лише згенерував можливі генетичні причини та біохімічні механізми, а й запропонував подальші кроки для діагностики та пояснення ситуації батькам. «Цю модель не навчали бути лікарем; її навчали лише передбачати наступне слово, — каже Кохане. — Але вона впоралася блискуче. Можливість миттєво отримати другу думку після кожного контакту з лікарем змінить — на краще — саму природу взаємин між лікарем і пацієнтом».
Звісно, ШІ може допомогти медичному працівнику швидше опрацювати скарги, співставити їх з клінічними обстеженнями та встановити критерії для діагнозу.
Але де саме «ламається» штучний інтелект?
- Бази даних для встановлення діагнозу. Наприклад, жінки часто мають нетипові симптоми інфаркту. Якщо алгоритм навчався переважно на чоловічих випадках, він може пропустити загрозу.
- «Мовне питання». ШІ може інтерпретувати медичну термінологію не вірно: модель легко «збивається» на мовних бар’єрах і дає помилкове тлумачення.
- Медичні зображення. Алгоритми, які навчалися на ідеальних знімках із західних клінік, погано працюють із нерівною якістю зображень зі старих апаратів у райцентрі чи прифронтовій лікарні.
Український контекст: шанс і пастка
Ми вже маємо приклади успішної інтеграції ШІ:
- Діагностика туберкульозу в Івано-Франківську, Львові та Сумській області: алгоритм виділяє найдрібніші ураження на знімках.
- BrainScan у Краматорську чи Одесі: система аналізує КТ мозку за лічені хвилини — вирішально у випадках інсульту чи травми.
- Телемедицина під час війни: фото, відео й повідомлення у месенджерах рятували пацієнтів, коли лікарі фізично не могли доїхати.
Це величезний ресурс. Але якщо системи не адаптовані до наших умов — нестабільного інтернету, зношеного обладнання, різних мовних і культурних контекстів — вони можуть не допомогти, а нашкодити.
Що робити?
- Локалізувати дані. Українські пацієнти мають бути у навчальних «наборах». Інакше алгоритм так і залишиться «чужим».
- Зберегти роль лікаря. ШІ — це підказка, друга думка. Останнє слово повинно бути за фахівцем.
- Виявляти упередження. Перевіряти, чи алгоритм однаково працює для чоловіків і жінок, молодих і літніх, різних регіонів.
- Готувати кадри. Лікар з ШІ у руках — це майстер із інструментом. Без знань і критичного мислення — це небезпечна іграшка.
На даному етапі ШІ точно може полегшити адміністративне навантаження: автоматичне складання графіків, планування ресурсів, ведення документації.
Оптимізація та прогнозування витрат, автоматичний переклад скарг, чат-боти для первинних консультацій - це те, що точна можна застосовувати вже сьогодні.
Замість висновків
Штучний інтелект може стати союзником української медицини у війні — там, де бракує рук, часу й ресурсів. Але лише якщо ми чесно визнаємо його обмеження і візьмемо під контроль ризики. Інакше алгоритми, створені рятувати, почнуть відтворювати старі несправедливості — тільки вже в умовах війни.