Ему уже доверяют тонны переписки и тому подобной «черной» медицинской работы – и тот выдает вполне рабочие черновые тексты, сопровождая их дисклеймером типа «это черновик Вашего письма, пожалуйста, просмотрите внимательно и при необходимости внесите правку». А вскоре, как надеются медики, ИИ будет с обеих концов таких технических переписок и тому подобного взаимодействия – и жить станет гораздо проще.
В отрасли здравоохранения, все еще обремененной технологиями 1960-х годов, генеративный ИИ может принести небольшое облегчение, но компании все еще работают над капитальным ремонтом сломанной системы, из-за которой врачи и медсестры больше сосредоточены на бумажной работе, чем на пациентах.
Каждую неделю доцент Гарвардской медицинской школы Эли Гельфанд, зав отделением общей кардиологии в медицинском центре Beth Israel Deaconess в Бостоне, тратит уйму времени на письма, которые он не хочет писать, – все они адресованы страховым компаниям, оспаривающим его рекомендации. Новый препарат для пациентов с сердечной недостаточностью. Компьютерная томография пациента с болью в груди. Новый препарат для пациента с синдромом жесткой сердечной недостаточности. «Мы говорим о апелляционных письмах о вещах, которые спасают жизнь», говорит доцент Гельфанд.
Поэтому, когда ChatGPT от OpenAI начал появляться в заголовках новостей из-за в целом связного текста, генерируемого искусственным интеллектом, Гельфанд увидел возможность сэкономить время. Он скормил боту базовую информацию о диагнозе и выписанных им лекарствах (без имени пациента) и попросил написать письмо-обращение со ссылками на научные работы.
ChatGPT дал ему жизнеспособное письмо – первое из многих. И хотя ссылки иногда могут быть неверными, Гельфанд сказал Forbes, что письма требуют «минимального редактирования». Важно отметить, что они сократили время, которое он тратит на их запись, в среднем до минуты. И они работают.
По собственным словам, Гельфанд использовал ChatGPT для отправки около 30 апелляционных писем, большинство из которых были одобрены страховщиками. Но он не питает иллюзий, что ChatGPT или ИИ, на котором он основан, в ближайшее время спасут систему здравоохранения США. «По сути, это немного облегчает мою жизнь и, надеюсь, позволяет пациентам быстрее получать необходимые им лекарства», говорит Гельфанд. «Это обходной путь для проблемы, которой на самом деле не должно быть».
Эта проблема: США тратят больше денег на управление здравоохранением, чем любая другая страна. В 2019 году около четверти из $3,8 трлн, потраченных на здравоохранение, пошли на административные вопросы, подобные тем, о которых сожалел Гельфанд. По оценкам, около $265 млрд из этой суммы были «расточительны» – ненужные расходы, вызванные устаревшей технологией, лежащей в основе системы здравоохранения США. Гельфанд может использовать чат-бот для электронной генерации апелляционного письма. Но он должен отправить его по факсу страховой компании. И это отражает проблему, с которой сталкиваются компании, надеющиеся создать экономящие время инструменты искусственного интеллекта для системы здравоохранения, застрявшей в 1960-х годах.
Факс не исчезнет в ближайшее время, говорит Нейт Гросс, соучредитель и директор по стратегии Doximity, платформы соцсети в Сан-Франциско, которую используют два миллиона врачей и других медицинских работников в США. Вот почему новый инструмент рабочего процесса Doximity, DocsGPT, чат-бот, который помогает врачам писать самые разные письма и сертификаты, подключен к своему онлайн-инструменту отправки факсов.
«Наш тезис заключается в том, чтобы максимально упростить для врачей взаимодействие с новыми цифровыми стандартами, а также обеспечить обратную совместимость со всеми старыми вещами, на которых фактически работает здравоохранение», говорит Гросс.
Doximity, которую часто называют «LinkedIn для врачей», имеет рыночную капитализацию в $6,3 млрд и получает большую часть своего дохода ($344 млн в 2022 финансовом году) от фармацевтических компаний, которые ищут рекламу, и систем здравоохранения, которые ищут сотрудников. Но он также предлагает ряд инструментов для врачей, чтобы помочь «прорваться через грязь» – медицинский сленг для снижения административной нагрузки. По словам Гросса, базовые версии, как правило, бесплатны с дополнительными предложениями для корпоративных интеграций.
Системы здравоохранения продолжают использовать факсимильные аппараты, потому что, по иронии судьбы, таким образом легче обмениваться данными, чем работать с несовместимыми программными системами.
DocsGPT построен на ChatGPT, но обучен на медицинских данных, таких как анонимные апелляционные письма от страховых компаний. Врачи могут использовать этот инструмент для составления писем, в том числе направлений пациентов, страховых апелляций, благодарственных записок коллегам, послеоперационных инструкций и даже свидетельств о смерти. Он предоставляет библиотеку кураторских подсказок, основанных на том, что другие врачи искали в прошлом, и предназначен для того, чтобы напомнить врачам, которые его используют, что это не медицинский работник. Перед тем, как DocsGPT сгенерирует каждый ответ, вверху появляется заявление об отказе от ответственности, в котором пользователю предлагается: «Пожалуйста, поправьте для точности перед отправкой».
В начале этого месяца соучредителя и генерального директора Джеффа Тангни спросили, как Doximity планирует монетизировать DocsGPT. «Я пошучу здесь», ответил он. «Вероятно, до сих пор мы тратили больше времени на беспокойство об ответственности этого продукта, чем на его монетизацию».
В то время как DocsGPT может сэкономить некоторое время для врача, последующее общение со страховыми компаниями по факсу и телефону означает, что проверка страховых выплат пациента или получение предварительного разрешения на операцию может занять несколько дней. В настоящее время человеку в кабинете врача или больнице, смотрящему на экран, необходимо позвонить сотруднику страховой компании, который также смотрит на экран, чтобы вручную отсортировать конкретные детали страховых выплат каждого пациента.
Это отнимает много времени как у страховщиков, так и у врачей, а нехватка работников не помогает. «Дело не только в том, что это медленно, но и в том, что работа не выполняется», говорит Анкит Джейн, соучредитель и гендиректор разговорного ИИ Infinitus Systems. «Мы разговаривали со страховой компанией, у которой было 32 трейлера факсов, которые они не выполнили».
С Infinitus, которая привлекла более $50 млн с тех пор, как он стал ее соучредителем в 2019 году, Джейн пытается построить будущее, в котором вместо людей, бесконечно обсуждающих преимущества и одобрения, за них говорят боты.
Анкит Джейн, бывший сотрудник Гугла и соучредитель фонда Gradient Ventures, ориентированного на ИИ, видит проблему в том, что каждый врач, страховая компания и система здравоохранения записывают информацию в разных форматах. В отличие от многострадальных работников сферы здравоохранения, ИИ может очень быстро разобраться в этом. Infinitus построила свои собственные модели и не полагается на технологию OpenAI, но Анкит Джейн говорит, что основная предпосылка та же: «Что делают большие языковые модели – они говорят, "Закиньте нас всеми вашими данными" и могут извлекать правильные связи между фразами и понятиями».
Пока что разговор односторонний: Infinitus использовала большие языковые модели для создания Eva Lightyear, робота, который сделал более 1 млн звонков в страховые компании от имени врачей для проверки страховых выплат и требований предварительного разрешения. Он надеется, что однажды Ева будет звонить на другом конце телефона не человеку, а другому роботу – хотя и не буквально.
«Это не роботы, говорящие с роботами по-английски или обменивающиеся факсами друг с другом», говорит Анкит Джейн. «Это становится API. Будущее должно быть за цифровыми дорогами, где вы просто отправляете информацию, она оценивается, выносится решение, и вы мгновенно получаете ответ».
В то время как Анкит Джейн может с оптимизмом смотреть на сквозную автоматизацию, когда дело доходит до принятия, чат-боты и другие виды технологий на базе ИИ сталкиваются с серьезным препятствием: такие модели, как ChatGPT, выдают ложь, как если бы она была правдой, и их нужно постоянно переучивать и актуализировать информацию.
«Когда врач выдумывает что-то, это называется ложью. Когда модель что-то выдумывает, мы используем странную фразу – глюк», говорит Нигам Шах, главный специалист по данным медицинского центра Stanford Health Care.
ChatGPT обучался только на данных, доступных до 2021 года, и не обновляется регулярно. Область медицины постоянно меняется, на рынке появляются новые рекомендации, лекарства и устройства, а это означает, что устаревшие данные могут создать проблему. Шах говорит, что не видит возможности для широкого внедрения генеративного ИИ в здравоохранение до тех пор, пока не будут созданы системы для регулярного переобучения моделей на новой информации и определения неправильных ответов. «Мы должны выяснять, как проверять достоверность и правдивость выходных данных», говорит он.
Существует также риск того, что врач, какими бы благими намерениями он ни руководствовался, введет закрытую медицинскую информацию в ChatGPT. Хотя анонимизация и шифрование являются двумя способами защиты данных пациентов, одних этих мер может быть недостаточно, говорит Линда Малек, партнер юридической фирмы Moses Singer. «Даже если вы попытаетесь деидентифицировать данные, хранящиеся в ChatGPT, возможности ИИ могут повторно идентифицировать информацию», говорит она. «ChatGPT также является особой целью для киберпреступников, поскольку его можно использовать для программ-вымогателей и различных типов кибератак».
Помимо потенциальных опасностей, достижения генеративного ИИ продолжают удивлять пользователей. Исследователи обнаружили, что ChatGPT может пройти медицинский экзамен в США с «умеренной точностью» без какой-либо специальной подготовки. (И не только он – как минимум две другие программы искусственного интеллекта, Flan-PaLM Гугла и китайский бот Xiaoyi, также сдали национальные медицинские экзамены).
По словам Моргана Читама, вице-президента Bessemer Venture Partners, изучающего медицину в Университете Брауна, соавтора исследования, которое было опубликовано в PLOS Digital, мотивация заключалась в том, чтобы заставить ChatGPT выполнять стандартные задачи без специального обучения работе с какими-либо наборами медицинских данных. Хотя результаты показывают, что большие языковые модели ChatGPT «имеют неотъемлемую ценность в приложениях для здравоохранения», говорит Читэм, любой путь вперед требует подхода «ползай, иди, беги».
На данный момент есть надежда, что генеративный ИИ может помочь врачам сосредоточить свое внимание и время на самой важной части своей работы: на своих пациентах. «Что меня взволновало в том, чтобы стать врачом, так это общение лицом к лицу за меньшее количество времени, несмотря на бесконечную бюрократию. Мои дни были бы идеальными, если бы они были просто наполнены заботой о пациентах. Сейчас я люблю это так же сильно, как любил всё время», говорит он. «Я смотрю на эти улучшения, и это вселяет в меня надежду, что мы, возможно, находимся на пороге новой эры, когда худшие аспекты медицины могут быть сведены к минимуму».
