Человек и здоровье: новые вызовы в эпоху искусственного интеллекта

Аннотация

Статья предлагает обратить внимание на новые задачи, которые ставит перед пациентом ориентированная на применение технологий генеративного искусственного интеллекта система здравоохранения. Технология способна расширить сложившуюся практику, как положительную, так и требующую изменений. Необходимо ориентироваться в проблемах и задачах, которые пришли из прошлых периодов развития систем здравоохранения и попыток применения методов машинного обучения в здравоохранении. Новым особенности, с которыми сталкиваются пациенты, коренятся в самих технологиях, отношении человека и машины, понимании компетентности и пониманию категории доверия. Работа представлена общенаучными методами, анализом вторичных данных в области применения технологий искусственного интеллекта в медицине. Несмотря на отсутствие необходимости владеть навыками программирования для применения технологий генеративного искусственного интеллекта, необходимо уделить внимание именно технической грамотности высокого уровня в рамках общей медицинской грамотности.

Литература

Как живешь, Россия? Экспресс-информация. 55 этап всероссийского социологического мониторинга, май 2025 года: [бюллетень] / В.К. Левашов, Н.М. Великая, И.С. Шушпанова [и др.]; ФНИСЦ РАН. М.: ФНИСЦ РАН, 2025. 106 с.

Яковлева И.В. Коммуникация в сфере здравоохранения: управленческий аспект // Государственное управление. Электронный вестник. 2016. № 59. С. 168–188.

Шелегова Д.А., Лопатина М.В., Чигрина В.П., Самофалов Д.А., Медведев В.А., Тюфилин Д.С., Концевая А.Н., Деев И.А., Драпкина О.М., Кобякова О.С. Оценка грамотности населения в вопросах здоровья, включая навигационную грамотность. М.:, 2023. DOI: 10.21045/978-5-94116-106-5-2023.

Савинова Т.Л., Грудкин А.А., Ермолаева И. В., Кундик Т.А., Зингерман Б.В., Абу Аль Лабан Н.А., Бородин Р.А., Яковлева И.В., Холин А.М., Шувалова М.П., Сухих Г.Т. Дистанционный мониторинг беременных: опыт Оренбурга //Акушерство и гинекология. 2024. № 11. C. 162–172. DOI: 10.18565/aig.2024.212.

Ambinder E.P. Electronic health records // J Oncol Pract. 2005. Vol. 1. № 2. P. 57–63. DOI: 10.1200/JOP.2005.1.2.57.

Arnold M.H. Teasing out artificial intelligence in medicine: an ethical critique of artificial intelligence and machine learning in medicine // J Bioethic Inquiry. 2021. P. 1–19.

Bean A.M., Payne R., Parsons G., Kirk H.R., Ciro J., Mosquera R., Monsalve S.H., Ekanayaka A.S., Tarassenko L., Rocher L., Mahdi A. Clinical knowledge in LLMs does not translate to human interactions // arXiv preprint. 2025. DOI: 10.48550/arXiv.2504.18919.

Burrell J. How the Machine “Thinks”: Understanding Opacity in Machine Learning Algorithms // Big Data & Society. 2016. Vol. 3. P. 1–12. DOI: 10.1177/2053951715622512.

Di Matteo L. Cliometrics of Health Spending // In: Diebolt C., Haupert M. (eds.). Handbook of Cliometrics. Cham: Springer, 2024. DOI: 10.1007/978-3-031-35583-7_87.

Homer R. Warner The Illiad Program: An Expert Computer Diagnostic Program? // Medical Practice Management. 1992. Fall. P. 123–128.

Kose U., Pavaloiu A. Dealing with machine ethics in daily life: A view with examples // Intelligent Systems. 2017. Vol. 30. P. 200–205.

Loper P.L. The electronic health record and acquired physician autism // JAMA Pediatrics. 2018. Vol. 172. № 11. P. 1009–1009. DOI: 10.1001/jamapediatrics.2018.2080.

Luo A., Qin L., Yuan Y., Yang Z., Liu F., Huang P., Xie W. The Effect of Online Health Information Seeking on Physician-Patient Relationships: Systematic Review // J Med Internet Res. 2022. Vol. 24. № 2. Article e23354. DOI: 10.2196/23354.

McDougall R.J. Computer knows best? The need for value-flexibility in medical AI // J Med Ethics. 2019. Vol. 45. № 3. P. 156. DOI: 10.1136/medethics-2018-105118.

Menachemi N., Collum T.H. Benefits and drawbacks of electronic health record systems // Risk Management and Healthcare Policy. 2011. Vol. 4. P. 47–55. DOI: 10.2147/RMHP.S12985.

Nong P., Platt J. Patients’ Trust in Health Systems to Use Artificial Intelligence // JAMA Netw Open. 2025. Vol.8. №2. Article e2460628. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2024.60628.

Rickman S. Evaluating gender bias in large language models in long-term care // BMC Med Inform Decis Mak. 2025. Vol. 25. P. 274. DOI: 10.1186/s12911-025-03118-0.

Shen Y., Yu J., Zhou J., Hu G. Twenty-Five Years of Evolution and Hurdles in Electronic Health Records and Interoperability in Medical Research: Comprehensive Review // J Med Internet Res. 2025. Vol. 27. DOI: 10.2196/59024.

Shwe M.A., Middleton B., Heckerman D.E., Henrion M., Horvitz E.J., Lehmann H.P., Cooper G.F. Probabilistic diagnosis using a reformulation of the INTERNIST-1/QMR knowledge base. I. The probabilistic model and inference algorithms // Methods Inf Med. 1991. Vol. 30. № 4. P. 241–255.