ИИ научили переводить врачебные записи и снижать тревогу пациентов

Британский разработчик Николас Лэмб создал мобильное приложение Patiently AI, которое с помощью большой языковой модели (LLM) переводит сложные медицинские термины на понятный пациентам язык. Результаты проверки, опубликованные в журнале Frontiers in Digital Health, доказали, что алгоритм улучшает читаемость медицинских карт без потери клинической точности.

Программа работает на базе модели GPT-4o и адаптирует текст под конкретную аудиторию: ребенка, подростка или взрослого. Также нейросеть меняет профессиональный врачебный тон на дружелюбный, информативный или успокаивающий. В ходе эксперимента алгоритм обработал десять тестовых медкарт с такими диагнозами, как гипертония, диабет и рак. ИИ снизил сложность текста почти на три класса, превратив записи уровня университета в тексты, понятные школьникам средних классов.

Группа из 15 независимых врачей-экспертов высоко оценила результаты: точность и ясность получили 4.4-4.5 балла из 5. Более 87% текстов признали клинически безопасными. В опросе 54 пациентов 70% предпочли версии от нейросети, а точность понимания ключевых фактов о диагнозе достигла 98%.

«Улучшение понимания сопровождалось ростом уверенности в лечении. Ясные объяснения укрепляют доверие пациентов, а не вызывают сомнения», — отмечает автор исследования Николас Лэмб.

Проблема медицинской безграмотности носит глобальный характер. В США почти половина взрослых с трудом понимает письменные медицинские данные, что обходится экономике в $106-238 млрд ежегодно из-за ошибок в приеме лекарств и лишних госпитализаций. В России пациенты также регулярно читают сложные выписки, написанные узкоспециализированным языком, а создание индивидуальных пояснений требует много времени.

Внедрение ИИ-ассистентов могло бы разгрузить врачей, однако разработчики Patiently AI признают ограничения. В 12% случаев алгоритм может чрезмерно упрощать серьезные диагнозы или добавлять несуществующие советы, поэтому перед передачей карт тексты должен проверять лечащий врач, чтобы исключить риск преуменьшения тяжести состояния пациента.