Врачи писали абракадабру, пациенты не понимали ничего… пока на помощь не пришел ChatGPT-переводчик

Искусственный интеллект может в ближайшем будущем помочь пациентам разбираться в сложных результатах медицинских исследований, делая радиологические заключения понятнее без потери клинической точности. К такому выводу пришли авторы крупного обзора, подготовленного в Университете Шеффилда.

В работе проанализировали, как меняется восприятие радиологических заключений по рентгену, КТ и МРТ, если переписать их с помощью продвинутых ИИ-систем вроде ChatGPT. По данным обзора, пациенты оценивали такие версии почти вдвое более понятными по сравнению с исходными текстами.

Отдельно исследователи отметили снижение сложности языка: в среднем текст переходил с уровня, сопоставимого с чтением на уровне университета, к формулировкам, которые легче воспринимаются подростками 11-13 лет. Упрощение медицинского языка может улучшить коммуникацию между врачом и пациентом и снизить число ситуаций, когда человек остается один на один с непонятными формулировками из протокола.

Всего команда рассмотрела 38 исследований, вышедших в 2022-2025 годах. В них суммарно анализировались более 12 тысяч радиологических заключений, которые упрощались с применением ИИ. Затем эти версии оценивали пациенты, представители широкой аудитории и клиницисты: отдельно проверяли, насколько текст понятен, и отдельно, сохраняется ли клиническая точность.

Проблема здесь системная: радиологические заключения исторически пишутся для врачей, а не для пациентов. Они насыщены узкими терминами, сокращениями и профессиональным жаргоном, из-за чего человеку без медицинской подготовки легко неверно понять смысл и сделать ошибочные выводы о своем состоянии. При этом доступ пациентов к таким документам быстро расширяется. В специализированных приложениях люди все чаще видят результаты обследований напрямую, но далеко не всегда могут корректно их интерпретировать. Особенно тяжело приходится ипохондрикам, склонным к додумыванию и панике по чем зря.

Есть и практическая сторона: врачам нередко приходится тратить часть приема на расшифровку формулировок из протокола вместо обсуждения тактики лечения. Даже небольшая экономия времени на каждого пациента может дать заметный эффект на уровне всей системы здравоохранения.

Пример типичного «перевода» выглядит так. Фраза из заключения вроде «выявлены гиподенсивные очаги в белом веществе головного мозга, вероятно сосудистого генеза» для неподготовленного человека звучит пугающе и неясно. ИИ может переформулировать это в нейтральное объяснение простыми словами, например: «обнаружены небольшие отклонения о нормы, которые часто связаны с возрастными или сосудистыми изменениями; окончательную интерпретацию следует обсудить с врачом».

Вместе с тем обзор показывает и ограничения подхода. Врачи, которые рецензировали упрощенные ИИ заключения, отмечали, что подавляющее большинство вариантов были точными и достаточными по содержанию. Однако около 1% текстов содержали ошибки, включая некорректные выводы, что подчеркивает необходимость контроля с стороны человека. В медицине цена ошибки особенно высока: неточная формулировка может повлиять на решения пациента, усилить тревожность или, наоборот, создать ложное ощущение безопасности. Поэтому без строгих процедур качества и понятного регламента ответственности внедрение таких программ невозможно.

Авторы также отмечают потенциальный эффект для снижения медицинского неравенства: если объяснения станут понятнее, пациенты с разным уровнем образования, разным социальным бэкграундом и разными языковыми навыками смогут увереннее ориентироваться в своих обследованиях и задавать врачу более полезные вопросы.