Этика освоения профессиональных компетенций с помощью нейросетей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Включение нейросетей в работу учреждений здравоохранения и медицинское образование является актуальной проблемой биоэтики – дисциплины, разрабатывающей вопросы личного выбора между пользой и вредом, между добром и злом, между объемом и качеством обработки информации. Внедрение нейросетей в практику врачевания неотвратимо и является «наиболее часто используемым аналитическим инструментом». Плюсы и минусы цифровизации медицины подробно описаны в литературе как обретение цифрового помощника для диагностики, определения оптимальных лечебных планов и мониторинга состояния здоровья пациентов.

Цель: рассмотреть возможность совершенствования клинического мышления в партнерском взаимодействии с нейросетями на примере анализа клинических ситуаций. Материалы и методы. Проведен аналитический обзор литературы по проблеме интеграции искусственного интеллекта в медицинскую практику. Эмпирическая база представлена материалами качественного социологического исследования (метод кейс-стади).

Результаты. На материале анализа кейсов показано, что установки при выписке рецептов работы над ошибками прописаны абстрактно (нейросеть – безответственна, интеллект человека должен превосходить интеллект машины) и конкретно (первоначальный ответ нейросети на поставленный вопрос носит поверхностный характер, требует уточнения с помощью неожиданных для нейросети вопросов с конкретной конфигурацией не распознанных искусственным интеллектом терминов в качестве ключевых слов). Выявлены риски внедрения искусственного интеллекта в работу медицинских учреждений: с одной стороны, при высокой степени комплаенса врачей к рекомендациям нейросетей за их ошибки несет ответственность врач, а страдает пациент, с другой стороны, при высокой степени комплаенса AI к запросам пользователя обучение нейросетей в диалогах опасно умножением сомнительных рекомендаций не дифференцированных/не компетентных пользователей. Компетентность врача в обучающих нейросеть диалогах невидима, не верифицирована, по сути дела виртуальна.

Заключение. На основе проведенного исследования показана возможность совершенствования нейросетей через их адаптацию к региональным парадигмам врачевания, к системам ценностей, которые базируется на архетипах отечественного здравоохранения.

Об авторах

Ирина Анатольевна Серова

Пермский государственный медицинский университет имени академика Е.А. Вагнера

Автор, ответственный за переписку.
Email: irinaserova55@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6896-0505

профессор кафедры философии, доктор философских наук, профессор

Россия, Пермь

Анна Юрьевна Ягодина

Пермский государственный медицинский университет имени академика Е.А. Вагнера

Email: annayagidina@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-6498-9346

доцент кафедры философии, кандидат медицинских наук

Россия, Пермь

Убайдат Буньяминовна Гасайниева

Волгоградский государственный медицинский университет

Email: ubayydat@mail.ru
ORCID iD: 0009-0005-3844-4605

аспирант кафедры философии, биоэтики и права с курсом социологии медицины

Россия, Волгоград

Список литературы

  1. Artificial intelligence in medicine / A.N. Ramesh, C. Kambhampati, J.R.T. Monson, P.J. Drew // The Annals of The Royal College of Surgeons of England. 2004. № 86 (5). P. 334–338.
  2. Пономарева О.Н. Цифровизация в медицине: плюсы и минусы // Системная интеграция в здравоохранении. 2023. №4 (61). С.108–112.
  3. Олюнин И.С., Белякова Г.Я. Цифровизация медицины РФ в 2022–2025 годах: тренды и вызовы // E-Scio. 2022. С. 1–4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-meditsiny-rf-v-2022-2025-godahtrendy-i-vyzovy/viewer (дата обраще-ния: 25.02.2024).
  4. Гребенюк А.Ю. Топ-10 цифровых решений в медицине и здравоохранении // ИСИЗЗ НИУ ВШЭ. 15.07.22. URL: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/691544300.pdf (дата обращения: 25.02.2024).
  5. Доника А.Д. Информационные экосистемы как паттер-ны современной медицины. Тамбов: Изд-во «Юком», 2022. 84 с.
  6. Доника А.Д. Этика искусственного интеллекта: социо-логический подход // Биоэтика. 2023. Т. 16. № 2. С. 26–31. doi: https://doi.org//10.19163/2070-1586-2023-16-2-26-31.
  7. How Does ChatGPT Perform on the United States Medical Licensing Examination? The Implications of Large Lan-guage Models for Medical Education and Knowledge As-sessment / A. Gilson, C.W. Safranek, Th. Huang [et al.] // JMIR Medical Education. 2023. No. 9. P. e45312. Pub-lished online 2023 Feb 8.
  8. Artificial Intelligence in Ophthalmology: A Comparative Analysis of GPT-3.5, GPT-4, and Human Expertise in An-swering StatPearls Questions / M. Moshirfar, A.W. Altaf, I.M. Stoakes [et al.] // Cureus. 2023. No. 15(6). P. e40822. doi: 10.7759/cureus.40822.
  9. Седова Н.Н. Философия медицины: учебник. М.: КНОРУС, 2023. 154 с.
  10. Intelligible Models for HealthCare: Predicting Pneumonia Risk and Hospital 30-day Readmission / R. Caruana, Y. Lou, J. Gehrke [et al.]. URL: https//www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/06/KDD2015FinalDraft-IntelligibleModels4HealthCare_igt143e-caruanaA.pdf.
  11. Рябикин Д.В., Мищенко Ю.В., Турчанинов Г.Е. Обуче-ние нейросетей для анализа и обработки медицинских данных и диагностики заболеваний // Университетская наука. 2023. № 2 (16). C. 178–183.
  12. Пейер Л. Медицина и культура: как лечат в США, Ан-глии, Западной Германии и Франции / пер. с англ. А. Б. Гончар. Томск: Сибирский гос. мед. ун-т, 2012. 239 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Серова И.А., Ягодина А.Ю., Гасайниева У.Б., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).