Актуальная проблема: что врачу делать с огромным количеством данных о здоровье, которые пациенты приносят со своих часов, колец и других носимых устройств, ведь большая (меньшая) часть цифрового потока может иметь неясное клиническое значение. Можно обратиться за помощью к ИИ, но не повлечет ли это ошибочный диагноз? А крупный научный журнал предложил меньше лечить людей сегодняшних, чтобы больше спасти людей будущего – спустя столетия.
Можно ли доверять данным о здоровье с умных устройств?
Вскоре медикам придется интерпретировать не только лабораторные анализы, но и приносимый пациентом непрерывный поток цифровых данных со смарт-гаджетов, причем многие из них будут иметь неясное клиническое значение. В статье медицинского журнала «JAMA», посвященного проблеме вороха данных с различных умных устройств, вводится понятие «results of unknown significance» (RUS) — «результаты неизвестной клинической значимости». Это не ложноположительные результаты и необязательно ошибки. Это данные, про которые пока невозможно сказать: они отражают болезнь; это вариант нормы; это технический шум; это ранний предвестник заболевания.
Например: часы показывают 8 эпизодов возможной фибрилляции предсердий за месяц; кольцо сообщает, что вариабельность сердечного ритма снизилась на 18 процентов; температура кожи ночью стала выше на 0,4 град. Цельсия; алгоритм ИИ (искусственного интеллекта) оценил риск инфекции как 74 процента. Что со всем этим делать врачу?
Почему проблема становится огромной? Раньше медицина была эпизодической: пациент пришел; измерили давление; сделали ЭКГ; взяли кровь. Теперь часы измеряют: пульс каждую секунду; сон; сатурацию; температуру; ЭКГ; активность; вариабельность сердечного ритма; иногда дыхание. ИИ начинает искать закономерности, которые человек вообще никогда не замечал. Возникает огромное число сигналов, значение которых неизвестно.
Авторы статьи проводят аналогию с генетикой. Когда появилось секвенирование генома, врачи столкнулись с тысячами мутаций. Большинство оказалось невозможно интерпретировать. Поэтому появился термин: variant of unknown significance (VUS) — генетический «вариант неизвестной значимости». Теперь похожая ситуация возникает с носимой электроникой. Только вместо мутации мы получаем цифровой сигнал.
Авторы статьи предлагают новый подход. Не нужно автоматически считать любой новый сигнал болезнью. Нужно оценивать его по нескольким вопросам.
1. Насколько надежны сами данные? Например: apple watch хорошо определяет фибрилляцию предсердий. А вот оценка качества сна или уровня стресса гораздо менее надежна.
2. Насколько воспроизводим результат? Если часы один раз ночью показали сатурацию 89 процентов — это шум? Или человек лежал на руке? Или действительно есть апноэ сна? Повторяется ли это регулярно?
3. Соответствует ли это симптомам? Если часы показывают тахикардию 140, а человек говорит: «я в это время бежал за автобусом» — это одна ситуация. Если же человек сидел за компьютером — совсем другая.
4. Изменит ли результат лечение? Это главный вопрос. Если ответ никак не влияет на действия врача — возможно, результат пока вообще не стоит активно интерпретировать.
Возникает опасность гипердиагностики — ИИ будет находить тысячи статистических отклонений, но далеко не каждое отклонение — болезнь. Иначе получится: лишние обследования; лишние КТ; лишние госпитализации; тревога пациента; рост расходов. Авторы статьи называют это новой формой overdiagnosis — гипердиагностики цифровой эпохи.
…Раньше врач был главным источником информации. Теперь информации слишком много. Поэтому врач становится скорее: фильтром; интерпретатором; человеком, который отделяет действительно важные сигналы от цифрового шума.
ИИ способен найти закономерность. Но именно врач должен ответить: имеет ли она клиническое значение.
Авторы статьи приводят пример: эпизоды возможной фибрилляции; единичные экстрасистолы; ночная брадикардия; изменения HRV; снижение активности; небольшие колебания сатурации. И все эти данные могут быть: ранним признаком болезни; вариантом нормы; ошибкой алгоритма. Без клинического контекста данные интерпретировать нельзя.
Центральную мысль можно сформулировать одной фразой: ИИ будет производить значительно больше медицинской информации, чем доказательств ее клинической значимости. Поэтому следующим большим навыком врача станет не поиск информации, а сортировка результатов неизвестной значимости — умение определить, что требует действий сейчас, что нужно просто наблюдать, а что можно безопасно проигнорировать.
Медицинские ИИ и ошибочные диагнозы
Кто-то скажет: поставить правильный диагноз может и ИИ, а не только лишь собрать данные, и прецеденты уже есть. Но не всё просто. Журнал «Science» в октябрьской статье 2026 года «Последовательная диагностика с помощью языковых моделей» поднял вопрос.
ИИ компании «Microsoft» оказался точнее врачей общей практики. Система MAI-DxO — не просто чат-бот, которому предъявляют симптомы. На основе GPT-5 организована своеобразная виртуальная врачебная комиссия. Одни ИИ-агенты формулируют диагнозы, другие оспаривают их, третьи предлагают обследования и учитывают их стоимость. Исследование показало: система сама опрашивает пациентов, назначает обследования и перепроверяет диагнозы. В сложных случаях точность ИИ достигла 83 проц. против 36 проц. у врачей, а в обычных — 80 процентов против 47 процентов. При этом обследования с использованием системы обходились дешевле.
Но тут есть нюансы:
1. Это не работа с живыми пациентами. Использованы 304 сложных опубликованных случая и 325 историй из базы отделений неотложной помощи. И врачи, и ИИ работали с текстовыми сценариями. Система получала результаты обследований через специальный симулятор.
2. ИИ сравнивали с отдельными врачами общей практики, терапевтами и врачами неотложной помощи, а не с профильными специалистами или консилиумом. Обычно же такие сложнейшие случаи разбираются именно специалистами.
3. Удешевление обследований не было безусловным. Без ограничения бюджета ИИ назначал обследования дороже врачей: например, в сложных случаях расчётная стоимость составляла 5431 долл. против 4725 долларов. Но при ограничении бюджета система сохраняла около 81 проц. точности, снижая стоимость примерно до 2241 долларов. Это модельные расчёты, не реальные расходы больниц.
Не лечить больных сегодня ради людей будущего?
И без тени сомнения перешагнул за грань журнал «The Lancet», опубликовав очень спорную статью «Угрозы глобальному здоровью в будущем: на сколько лет вперёд мы должны заглядывать?» Вот что пишет крупный научный журнал «The Lancet»:
«Вопрос кажется отвлечённым, философским. Но за ним стоят совершенно конкретные деньги, судьбы и человеческие жизни. Представьте: у государства есть миллиард долларов. Его можно потратить сегодня на лечение онкологических больных, операции на сердце, обеспечение дорогостоящими лекарствами. И спасти тысячи жизней. А можно вложить этот миллиард в предотвращение будущих пандемий, борьбу с устойчивостью бактерий к антибиотикам или последствиями изменения климата. Возможно, через 100–200 лет это спасёт сотни тысяч, а то и миллионы людей. Что выбрать? Казалось бы, ответ очевиден: спасать тех, кто болен сейчас! Но давайте перевернём ситуацию.
Мы знаем, что бесконтрольное применение антибиотиков ведёт к развитию устойчивости бактерий. Мы знаем, что разрушение окружающей среды отразится на здоровье будущих поколений. Знаем, что новые пандемии неизбежно будут возникать. И что подготовка к ним требует колоссальных инвестиций. Имеем ли мы моральное право ничего не делать, ссылаясь на сегодняшние нужды? И здесь возникает настоящий философский тупик. Вопросы чудовищно сложные. И ответы на них могут противоречить друг другу. С другой стороны, если каждое поколение будет руководствоваться только собственными интересами, что мы оставим своим потомкам?
Население вряд ли согласится с подходом, при котором реальные больные сегодняшнего дня должны жертвовать своим здоровьем ради гипотетических больных далёкого будущего. И людей вполне можно понять. Но ведь когда-то точно так же можно было бы сказать: зачем вкладывать деньги в канализацию, вакцинацию, экологию, фундаментальные исследования? Давайте лучше потратим всё на лечение тех, кто болен прямо сейчас! А между тем именно долгосрочные вложения в общественное здоровье спасли огромное количество человеческих жизней.
Получается парадокс. Если мы думаем только о сегодняшнем дне, мы поступаем безответственно по отношению к будущим поколениям. Если думаем только о будущем, рискуем поступить бесчеловечно по отношению к нынешнему. Так что же важнее: спасённая жизнь сегодня или сто потенциально спасённых жизней через столетие?
Но, пожалуй, самое тревожное здесь другое: подобные решения уже принимаются. Государства и международные организации распределяют огромные средства между сегодняшними и будущими угрозами.
Вопрос: стоит ли сократить расходы на лечение больных сегодня, перераспределив их ради предотвращения гораздо большего числа смертей через сто лет?»
«У меня лично совершенно жёсткая позиция, — пишет знаменитый врач Александр Мясников в своём блоге, комментируя статью «The Lancet»: — Лечить всех здесь и сейчас.
Во-первых, никакой гарантии, что через 100 лет человечество ещё будет существовать. Мы активно стремимся к само- (взаимо-) уничтожению.
Во-вторых, «от осинки не родятся апельсинки». Уроним качество и объем медпомощи сегодняшнему поколению — люди будут чаще умирать и больше болеть, кто будет рожать здоровых детей, о будущем которых так озаботились авторы статьи журнала «The Lancet»?
В-третьих, мы совершенно не знаем структуру болезней будущего, кто 100 лет назад мог предвидеть этот вал метаболических болезней, атеросклероза, онкологии, аутоиммунных заболеваний?!
И развитие медицины идет поступательно: как дом строить. Ты не можешь возвести 5-й этаж, не построив хорошо и прочно первые четыре.
И главное. Под благородным лозунгом заботы о будущих поколениях можно оправдать практически любое ограничение помощи людям, живущим сегодня. Ведь никто не сможет проверить, сколько миллионов жизней мы якобы спасли в XXIII веке, отказав в помощи тысячам больных в XXI».
Источник: t.me/drmyasnikov
