ხელოვნურმა ინტელექტმა ექიმს არ აჯობა: ექიმები და ექთნები ახლა უფრო მეტად გვჭირდება, ვიდრე ოდესმე

ხელოვნურ ინტელექტსა და მედიცინაზე პირველი და ყველაზე ცნობილი წინასწარმეტყველება ხელოვნური ინტელექტის „ნათლიად“ მიჩნეულ ნობელის ლაურეატ ჯეფრი ჰინტონს ეკუთვნის. 2016 წელს ჰინტონმა უკიდურესი დარწმუნებით თქვა, რომ მანქანები 5-10 წელიწადში რადიოლოგებს აჯობებდა; პროფესია შეადარა „ტურას, რომელიც უკვე კლდიდან გადავარდა, მაგრამ ჯერ ქვემოთ არ გაუხედავს და ამას ვერ ხვდება“, და განაცხადა, რომ „რადიოლოგების მომზადება დაუყოვნებლივ უნდა შევწყვიტოთ“.

ათი წელი გავიდა. შედეგი თითქმის ზუსტად წინასწარმეტყველების საპირისპირო აღმოჩნდა.

ჯევონსის პარადოქსი ჯანდაცვაში, შესაძლოა, ყველაზე სუფთა ფორმით მოქმედებს. გავიხსენოთ: 19 საუკუნეში ეკონომისტმა უილიამ სტენლი ჯევონსმა აჩვენა, რომ ორთქლის მანქანების მიერ ნახშირის უფრო ეფექტიანად გამოყენებისას მისი მოხმარება არ შემცირდა, პირიქით, გაიზარდა . ეფექტიანობა ხარჯს ამცირებს, დაბალი ხარჯი გამოყენების ახალ გზებს ხსნის და საერთო მოთხოვნა იზრდება.

ონკოლოგიაში ეს სურათი შესაძლოა კიდევ უფრო მკვეთრი იყოს და უშუალოდ კიბოს მქონე პაციენტების ზრუნვას ეხება. როცა საუბრობენ, რომ ხელოვნური ინტელექტი ონკოლოგიურ ზრუნვას „ავტომატურს“ გახდის, რეალური მონაცემები საპირისპირო აუცილებლობაზე მიუთითებს: ონკოლოგების დეფიციტი იზრდება.

ჯანდაცვის ციფრულად გარდაქმნა წლების განმავლობაში მძიმედ მიდიოდა — ჯანდაცვა სტარტაპების ერთ-ერთი მთავარი „სასაფლაოც“ კი იყო. დიდმა ენობრივმა მოდელებმა (LLM = large language models) ეს სურათი ნაწილობრივ შეცვალა: დღეს ექიმები LLM-ს სულ უფრო ხშირად იყენებენ, როგორც გადაწყვეტილების მხარდამჭერ სისტემას . მაგრამ „გადაწყვეტილების მხარდაჭერასა“ და „გადაწყვეტილების მიღებას“ შორის სხვაობა მთელი საკითხის არსია.

ტექნოლოგიური ლიდერების განმეორებადი მცდარი ჯანდაცვის წინასწარმეტყველებების საფუძველი თავად ჯანდაცვის თავისებური, პროგრამულ უზრუნველყოფად ძნელად ქცევადი ბუნებაა. ამის უგულებელყოფა ძვირი უჯდება როგორც პაციენტებს, ისე სისტემას.

აღმასრულებელი დირექტორების ახალი „პროდუქტიულობის“ ნარატივიც ძველი „სამუშაოს აპოკალიფსის“ მსგავსად გადაჭარბებული წინასწარმეტყველება შეიძლება იყოს. ეს ჯანდაცვაშიც მართებულია, რადგან მაკრომონაცემები დაპირებულ პროდუქტიულობის უზარმაზარ ნახტომს ჯერ არ აჩვენებს.

დავუშვათ, ჯევონსის პარადოქსი ჯანდაცვაში სრულად მუშაობს და ხელოვნურმა ინტელექტმა საერთო მოთხოვნა გაზარდა. არის ეს ყველასთვის კარგი ამბავი? აქაც იგივე მნიშვნელოვანი გაფრთხილებაა: ჯევონსის პარადოქსი მთლიანობაზე მოქმედებს და არა ინდივიდზე. ნამცხვარი შეიძლება გაიზარდოს, მაგრამ ნაჭრების სამართლიანად განაწილების გარანტია არ არსებობს.

აქამდე ექიმებზე — რადიოლოგებზე, ონკოლოგებზე, პათოლოგებზე — ვისაუბრეთ. მაგრამ სტატიის თეზისი არასრული რომ არ დარჩეს, ყველაზე მნიშვნელოვანი სიმართლე უნდა ითქვას: ჯანდაცვაში ადამიანური რესურსის ყველაზე დიდი დეფიციტი ექიმებში კი არა, ექთნებსა და პაციენტის უშუალო მოვლაში ჩართულ სხვა ჯანდაცვის მუშაკებშია. ტრაგიკული ისაა, რომ ეს ხელები, რომლებიც ყველაზე ხშირად პაციენტს ეხება, ერთდროულად ყველაზე დიდ დეფიციტს განიცდის და ყველაზე დაუცველ პირობებსა და მოკრძალებულ ანაზღაურებაში მუშაობს.

ციფრები აჩვენებს, რატომაა აუცილებელი „ექიმები გვჭირდება“ უფრო ფართო „ჯანდაცვის მუშაკები გვჭირდება“-მდე გავზარდოთ.

ეს სურათი სტატიის მთავარ თეზისს მხოლოდ კი არ ადასტურებს, უფრო მკვეთრსაც ხდის. თუ მტკიცება, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა „ექიმს აჯობა“, რეალობას მოწყვეტილია, „ექთანს ან მოვლის პერსონალს აჯობა“ სრულიად უაზროა. ამ პროფესიების არსი სწორედ ისაა, რასაც ხელოვნური ინტელექტი ვერ გაიმეორებს: ფიზიკური, ადამიანური, თანაგრძნობით სავსე შეხება.

OpenAI-ისა და Anthropic-ის ლიდერებს შეიძლება დღევანდელი და ხვალინდელი ყველაზე ძლიერი ტექნოლოგიები ხელთ ჰქონდეთ. მაგრამ ტექნოლოგიის შექმნის უნარი მისი სოციალური მომავლის სწორად პროგნოზირების უნარს არ უდრის — თავადაც ორი წლის განმავლობაში „სამუშაოს აპოკალიფსიდან“ „პროდუქტიულობაზე“ გადავიდნენ. მომავლის განჭვრეტა საკითხის ისტორიისა და ფილოსოფიის ცოდნით იწყება. ისტორია ტექნოლოგიურ რევოლუციებზე ერთ თანმიმდევრულ გაკვეთილს გვაძლევს: ავტომატიზაცია დასაქმების თვალსაზრისით ხშირად საპირისპირო მიმართულებას — კერძოდ, მთლიან მოთხოვნასა და ადამიანების საჭიროებას — ზრდიდა. ჯანდაცვაში ეს გაკვეთილი უფრო მკაფიოა: სფეროებშიც კი, სადაც ხელოვნური ინტელექტი ყველაზე მეტად ბრწყინავს, ისტორიაში უწინდელზე მეტი ექიმი, ექთანი და ჯანდაცვის პროფესიონალი გვჭირდება.

რადიოლოგიის წინასწარმეტყველება დაიმსხვრა; ონკოლოგების დეფიციტი იზრდება; ყველაზე დიდი და ჩუმი დეფიციტი ექთნებშია — პაციენტთან შეხების მქონე ხელებში; დიდ ენობრივ მოდელებს კლინიკურ მსჯელობაში ადამიანი ჯერ სჭირდება; „უზარმაზარი პროდუქტიულობის“ დაპირება კი, ყოველ შემთხვევაში ჯერჯერობით, აჯემოღლუს ზომიერ პროგნოზთან უფრო ახლოსაა, ვიდრე Goldman-ის ამბიციურ ნახტომთან. ყველაფერი ერთ რამეს გვეუბნება: ჯანდაცვის მომავალი არც შიშის მქადაგებელთა და არც პროდუქტიულობის მქადაგებელთა წინასწარმეტყველებებს არ უნდა მივანდოთ. ყველაზე სანდო კომპასი ყოველთვის ერთ მიმართულებას გვიჩვენებს — არა განცხადებებს, არამედ მონაცემებს. დღევანდელი მონაცემები ამბობს, რომ ჯანდაცვის მომავალი „ნაკლებ ადამიანს“ კი არა, ხელოვნური ინტელექტით გაძლიერებულ, მაგრამ უწინდელზე უფრო ღირებულ და საჭირო ადამიანს ეფუძნება.

ეს სტატია ანალიზის/მოსაზრებისა და სამეცნიერო წიგნიერების მასალაა; იგი სამედიცინო, საინვესტიციო ან დასაქმების რჩევას არ წარმოადგენს. სამუშაო ძალის პროგნოზები, ხელფასისა და ვაკანსიების მონაცემები, ასევე პროდუქტიულობის შეფასებები მითითებული წყაროების გამოქვეყნების დროინდელი გაზომვები და მოლოდინებია; სამომავლო შედეგები შეიძლება განსხვავდებოდეს და პროგნოზებს ბუნებრივად გაურკვევლობა ახლავს. ჯეფრი ჰინტონის, სემ ალტმანის, დარიო ამოდეისა და დარონ აჯემოღლუსთვის მიწერილი განცხადებები საჯარო გამონათქვამებისა და პუბლიკაციების შეჯამებაა და არა პირდაპირი ციტატა. ხელოვნური ინტელექტის როლი ჯანდაცვაში სწრაფად ვითარდება და აქ მოცემული შეფასებები სტატიის მომზადების დროს — 2026 წლის ივნისს — ეხება. კლინიკური გადაწყვეტილებები ყოველთვის კვალიფიციურმა ჯანდაცვის პროფესიონალებმა მტკიცებულებების საფუძველზე უნდა მიიღონ.