Заменит ли ИИ врачей? Скорее, всё будет наоборот 🤖
В XIX веке паровые машины научились сжигать меньше угля — и Англия стала жечь угля больше, а не меньше.
Экономист Уильям Джевонс описал этот парадокс полтора века назад: когда ресурс используется эффективнее, его начинают использовать больше.
Свежая колонка в NEJM утверждает: с искусственным интеллектом в медицине будет так же.
Тема для меня не абстрактная — я недавно дописала главу про ИИ и головные боли для книги Springer, так что пройти мимо не смогла.
Мы знаем, что ИИ уже обыгрывает врачей в сложных клинических задачах, а американское агентство ARPA-H даже запустило программу автономных ИИ-агентов для ведения пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями.
Обычно врачей успокаивают тем, что «реальная практика сложнее тестов» и «пациентам нужна эмпатия».
Но есть и три других, более весомых аргумента:
🟡Парадокс Джевонса уже работал в медицине. Хирургия катаракты и эндопротезирование стали быстрее и безопаснее — и операций стало кратно больше. МРТ подешевела — и рентгенологов в США сегодня больше, чем десять лет назад, с более высокими доходами. Доступнее экспертиза → выше ожидания → больше медицины (а о том, что ИИ видит на рентгене такое, чего не видит ни один радиолог, — я рассказывала здесь).
🟡Врачи чрезвычайно востребованы. Спрос уже превышает предложение: например, в США четверть жителей живёт в зонах дефицита первичной помощи, ВОЗ прогнозирует к 2030 году глобальную нехватку ~11 млн медработников, в Европе каждый третий врач старше 55 лет, а в России, по данным Минздрава, прямо сейчас не хватает около 23 тысяч врачей и 63 тысяч медсестёр.
А главное — ИИ создаст медицину, которой пока не существует: врач начала XX века не мог вообразить профессию рентгенолога, а онколог середины века — иммунотерапию.
🟡ИИ автоматизирует задачи, а не профессию. Документация, расшифровка ЭКГ — да, это можно автоматизировать. Но дальше срабатывает «теория уплотнительного кольца» (её назвали в честь копеечной резиновой прокладки, погубившей шаттл «Челленджер»: в сложной системе один сбой обнуляет работу всех остальных звеньев).
В медицине это выглядит так: пока болезнь нечем лечить, пропущенный диагноз, как ни цинично, мало что меняет. Но когда эффективное лечение существует, каждая ошибка — это упущенный шанс вылечить пациента. То есть чем мощнее ИИ делает медицину, тем дороже стоит врачебное суждение, которое ловит ошибки и принимает финальное решение.
Конечно, статья не обещает, что не изменится ничего. Роли врачей изменятся точно, часть задач уйдёт компьютерам и нейросетям.
Но главная мысль в том, что автоматизация задач — это не автоматизация профессии. Умение работать с неопределённостью, договариваться с пациентом и мотивировать его лечиться дорожает, а не дешевеет.
А как думаете вы: что ИИ заберёт у медицины первым — и что не заберёт никогда?
#неврология_NV
Нина о Неврологии
В XIX веке паровые машины научились сжигать меньше угля — и Англия стала жечь угля больше, а не меньше.
Экономист Уильям Джевонс описал этот парадокс полтора века назад: когда ресурс используется эффективнее, его начинают использовать больше.
Свежая колонка в NEJM утверждает: с искусственным интеллектом в медицине будет так же.
Тема для меня не абстрактная — я недавно дописала главу про ИИ и головные боли для книги Springer, так что пройти мимо не смогла.
Мы знаем, что ИИ уже обыгрывает врачей в сложных клинических задачах, а американское агентство ARPA-H даже запустило программу автономных ИИ-агентов для ведения пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями.
Обычно врачей успокаивают тем, что «реальная практика сложнее тестов» и «пациентам нужна эмпатия».
Но есть и три других, более весомых аргумента:
🟡Парадокс Джевонса уже работал в медицине. Хирургия катаракты и эндопротезирование стали быстрее и безопаснее — и операций стало кратно больше. МРТ подешевела — и рентгенологов в США сегодня больше, чем десять лет назад, с более высокими доходами. Доступнее экспертиза → выше ожидания → больше медицины (а о том, что ИИ видит на рентгене такое, чего не видит ни один радиолог, — я рассказывала здесь).
🟡Врачи чрезвычайно востребованы. Спрос уже превышает предложение: например, в США четверть жителей живёт в зонах дефицита первичной помощи, ВОЗ прогнозирует к 2030 году глобальную нехватку ~11 млн медработников, в Европе каждый третий врач старше 55 лет, а в России, по данным Минздрава, прямо сейчас не хватает около 23 тысяч врачей и 63 тысяч медсестёр.
А главное — ИИ создаст медицину, которой пока не существует: врач начала XX века не мог вообразить профессию рентгенолога, а онколог середины века — иммунотерапию.
🟡ИИ автоматизирует задачи, а не профессию. Документация, расшифровка ЭКГ — да, это можно автоматизировать. Но дальше срабатывает «теория уплотнительного кольца» (её назвали в честь копеечной резиновой прокладки, погубившей шаттл «Челленджер»: в сложной системе один сбой обнуляет работу всех остальных звеньев).
В медицине это выглядит так: пока болезнь нечем лечить, пропущенный диагноз, как ни цинично, мало что меняет. Но когда эффективное лечение существует, каждая ошибка — это упущенный шанс вылечить пациента. То есть чем мощнее ИИ делает медицину, тем дороже стоит врачебное суждение, которое ловит ошибки и принимает финальное решение.
Конечно, статья не обещает, что не изменится ничего. Роли врачей изменятся точно, часть задач уйдёт компьютерам и нейросетям.
Но главная мысль в том, что автоматизация задач — это не автоматизация профессии. Умение работать с неопределённостью, договариваться с пациентом и мотивировать его лечиться дорожает, а не дешевеет.
А как думаете вы: что ИИ заберёт у медицины первым — и что не заберёт никогда?
#неврология_NV
Нина о Неврологии