Опубликовано в газете "Пульс" № 1 (2654) от 24 февраля 2026 года
Компьютерные технологии стремительно и повсеместно внедряются во все сферы человеческой деятельности. Пользуется ими население всех возрастных групп. Противостоять нашествию компьютерных технологий невозможно, так как они облегчают нашу жизнь, повышают производительность труда, освобождают от необходимости выполнения трудоемких, опасных для здоровья работ в быту и на производстве, облегчают физический и умственный труд, высвобождают время для отдыха и получения удовольствия, предлагая в неограниченном количестве самые разнообразные развлечения.
В современной медицине информационно-коммуникационные технологии и особенно искусственный интеллект (ИИ) активно и широко внедряются в образовательный, диагностический и лечебный процесс.
Искусственный интеллект – это комплекс компьютерных технологий, позволяющих решать задачи уровня человеческого интеллекта, такие как восприятие, обучение, решение проблем и принятие решений. Достоинствами ИИ являются способность накапливать и сохранять огромный объем информации, быстро обрабатывать ее, используя стандартные или специально разработанные алгоритмы анализа, обобщать полученные данные и выдавать результаты исследования.
Для многих представителей медицинского сообщества перечисленные способности ИИ являются основанием смотреть с оптимизмом в будущее цифровой медицины, в котором ИИ будет помогать врачам в диагностике, планировании и проведении лечения. Однако немало медиков с тревогой относятся к развитию ИИ в медицине, опасаясь того, что ИИ со временем вытеснит из медицинской практики живых врачей. Насколько обоснованы эти опасения? И одними лишь достоинствами обладает искусственный интеллект? Или ему присущи и существенные недостатки?
Вот на что в своем обзоре «Фундаментальные ограничения современных LLMs» в 2024 году обратил внимание И. Е. Суцкевер, эксперт в области разработки искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения, архитектор современного ядра LLM на высокопроизводительных серверах с GPU-картами. Он перечислил, в чем искусственный интеллект на базе LLM (больших языковых моделей), обученный работать с текстом (понимать, генерировать, пересказывать, дополнять, переводить, анализировать его), уступает природному персональному (персонифицированному) интеллекту (ППИ) человека:
- Искусственный интеллект характеризуется узкой направленностью по сравнению с ППИ человека, способного обеспечивать более эффективный трансфер опыта из одной дисциплины в другую.
- Современные модели ИИ, несмотря на огромные объемы обучения, обобщают знания значительно хуже людей – им требуются миллионы и миллиарды примеров, чтобы совершать элементарные операции, на которые у людей уходят часы.
- ИИ способен понимать и генерировать естественный язык, но ему нужно дойти до конца итерации, чтобы оценить результат, тогда как человек за счет интуиции и композиции эмоций может заранее понимать неправильный путь решения.
- LLM изучают статистические корреляции в описаниях мира, а не динамические связи физической реальности. Текст имеет низкую пропускную способность по сравнению с визуальным опытом. Поэтому дальнейший прогресс возможен только через физический мир.
- Стратегия «просто добавить больше данных» (Scaling Era) уперлась в потолок доступности контента, созданного человеком. ИИ начал обучаться на информации, сгенерированной им самим.
- LLM не учится на реальности, она учится на текстовой проекции реальности, созданной людьми. Pre-training дает широту знаний, но не дает глубины физического понимания причинно-следственных связей. Поэтому модели галлюцинируют – у них нет «заземления».
В какой мере перечисленные недостатки современного искусственного интеллекта на базе LLM ограничивают возможности его использования для изучения состояния здоровья человека, планирования лечебно-диагностических мероприятий? Может ли ИИ уже сегодня конкурировать по качеству результатов этой деятельности с «хорошим врачом»?
Для ответа на этот вопрос следует, в первую очередь, уточнить понятие «хороший врач». По нашему мнению, «хороший врач», помимо глубокого знания фундаментальных основ клинической медицины, должен владеть системным биопсихосоциальным подходом к оценке состояния здоровья пациента. Это означает, что «хороший врач» должен уметь:
1. Оценивать состояние здоровья человека в целом, учитывая все определяющие его аспекты (кластеры): соматический, психический, социальный.
2. Активно выявлять симптомы, характерные для каждого из трех кластеров, определяющих здоровье, а также оценивать их выраженность.
3. Проводить сравнительную оценку значимости выявленных симптомов для диагностики и прогнозирования течения, исхода заболевания.
4. На основании обобщения всех полученных данных формулировать исчерпывающий диагноз – основу для разработки индивидуально ориентированной программы комплексного лечения и реабилитации пациента.
Это означает, что «хороший врач» должен выявлять, собирать, сравнивать и обобщать (анализировать) огромный объем разнообразной информации, характеризующей не только морфологические и функциональные нарушения отдельных органов и систем организма, но и многочисленные показатели психического состояния и социально-экономического статуса пациента.
Возможно, что с решением такой сложной задачи, как быстрый анализ и обобщение большого массива информации, ИИ справится не хуже, если не лучше и качественнее «хорошего врача».
Но вот вопрос: а сможет ли ИИ получить от пациента всю эту важную информацию, необходимую для анализа и принятия правильного решения? Мы знаем, что врачебное искусство предполагает активный подход к расспросу пациента. Опытный врач с помощью наводящих вопросов зачастую подталкивает пациента к тому, чтобы сообщить о жалобах. В том числе и о таких, которые пациент считает не важными, малозначимыми. Или стесняется о них упоминать… Доверит ли больной бездушной машине свои эмоции, переживания?
Умение завоевать доверие пациента – неотъемлемая компетенция «хорошего врача». В его основе – важнейшая для профессии медика способность сострадать пациенту, проявлять эмпатию к нему и его близким. Сострадание – это особенность психики врача, не позволяющая ему пройти мимо человека, оказавшегося в беде, не ограничиться поверхностным знакомством с пациентом, формальным подходом к оказанию ему медицинской помощи в минимальном объеме, назначением симптоматического лечения. Искреннее сострадание стимулирует врача к проведению глубокого, всестороннего, трудоемкого обследования пациента и осуществлению его комплексного лечения.
Современные разработки в области создания искусственной эмпатии направлены на анализ внешних сигналов человеческого тела (выражение лица, голос, жестикуляция) для предсказания вычислительными моделями внутреннего состояния человека или его реакции на внешние раздражители. Первые модели искусственного эмоционального интеллекта уже в состоянии достаточно точно распознать эмоции человека. Но способностью к истинному сопереживанию, состраданию искусственный интеллект пока что не обладает. Будет ли когда-нибудь робот способен на искренность эмоционального сопереживания? И готов ли будет пациент принять эмоциональную поддержку от искусственного интеллекта?
Как дальше будет совершенствоваться и развиваться искусственный интеллект – трудно предсказать. Но в том, что в обозримом будущем «хорошие врачи» будут востребованы, не приходится сомневаться. Поэтому воспитание и подготовка «хороших врачей» есть и будет оставаться социально важной задачей, стоящей перед обществом, государством и медициной.
Такие душевные качества, как сострадание, эмпатия, закладываются с детства. Их воспитание у подрастающего поколения определяется окружающей средой, в том числе через детскую литературу, средства массовой информации (кинофильмы, радио- и телепередачи), личный пример родителей. Не следует недооценивать пагубного влияния тех же источников информации, проповедующих жестокость, ненависть, нацизм, эгоизм и т.д.
Известно, что при конкурсном отборе в творческие вузы (музыкальные, театральные, художественные) оцениваются творческие способности абитуриентов. Убежден, что при отборе будущих студентов-медиков очень важно учитывать не только результаты ЕГЭ, но и оценку их практических навыков эмпатии, например опыт прохождения производственной практики в медицинских учреждениях, участия в волонтерском движении. С первых шагов обучения на медицинских факультетах необходимо формировать у студентов умение и навыки системного биопсихосоциального подхода к целостному восприятию и познанию человека.
В Первом Санкт-Петербургском государственном медицинском университете им. акад. И. П. Павлова для системной биопсихосоциальной оценки состояния человека разработана концепция Синдрома ПСАФ (психосоциально-анатомо-функциональной) аутодезадаптации и методика его экспресс-диагностики. Анализ результатов экспресс-диагностики синдрома ПСАФ-аутодезадаптации являются первым важным шагом к формированию навыка системного биопсихосоциального подхода к изучению здоровья человека.
Пятилетний педагогический опыт показал, что студенты уже на первом курсе успешно осваивают эту методику экспресс-диагностики синдрома ПСАФ-аутодезадаптации; поначалу – для самооценки выраженности и структуры аутодезадаптации, затем – для оценки ПСАФ у своих товарищей, родственников. Приобретенные на первом кусе умение и навык экспресс-диагностики ПСАФ-аутодезадаптации позволяют студентам в дальнейшем успешно применять этот метод обследования у больных в клинике и на амбулаторном приеме.
Подробно суть концепции синдрома ПСАФ-аутодезадаптации и методика его экспресс-диагностики описана в книге «Душевный дискомфорт, или Синдром ПСАФ-аутодезадаптации» (СПб: изд-во «Северная звезда», 2021), которая размещена на сайте нашего Университета.
Итак, возвращаясь к вопросам, поставленным в заголовке статьи – думаю, на них можно ответить так: искусственный интеллект, по моему мнению, можно использовать в качестве помощи медработникам, но не как замену врача. Возможно, когда-нибудь искусственный интеллект войдет в комплекс неотложных мероприятий, направленных на поддержание жизнедеятельности организма, и станет неотъемлемой частью первой помощи по поддержанию жизни и здоровья до оказания медицинской помощи, как когда-то стал алгоритм сердечно-легочной реанимации. Но заменить «хорошего врача» искусственный интеллект не сможет до тех пор, пока не окажется в состоянии осуществлять системный биопсихосоциальный подход к диагностике, разработке индивидуально ориентированных программ комплексного лечения и реабилитации больных с полиморбидной патологией и пока не достигнет подлинно гуманистического уровня способности к состраданию. До того, как это произойдет, ИИ может использоваться только как инструмент, помогающий врачу.
Я так думаю. Возможно, я ошибаюсь.
Профессор Михаил Михайлович Соловьев,
профессор кафедры стоматологии хирургической и челюстно-лицевой
хирургии, почетный доктор Университета, заслуженный деятель науки РФ
