Чат-ботом по бюрократии: как искусственный интеллект упрощает работу врачей
Каждую неделю Илай Джелфанд, начальник отделения общей кардиологии в медицинском центре Beth Israel Deaconess в Бостоне тратит кучу времени на письма, составлять которые не имеет ни малейшего желания. Все они адресованы страховым компаниям, не согласным с его рекомендациями. «О новом лекарстве для пациента с сердечной недостаточностью». «О компьютерной томографии для пациента с болями в груди». «О новом препарате для больного амилоидозом сердца». «Речь идет о письмах с апелляциями по поводу жизненно важных вещей», ― говорит Джелфанд, работающий также помощником преподавателя в Гарвардской медицинской школе.
Так что, когда в заголовках новостей обосновался ChatGPT от OpenAI, с помощью которого можно генерировать вполне связные тексты на основе искусственного интеллекта, Джелфанд понял, что с инструментом можно неплохо сэкономить время. Он дал боту базовые сведения по диагнозам и выписанным лекарствам (опустив при этом имя пациента) и попросил алгоритм написать апелляционное письмо со ссылками на научные исследования.
ChatGPT выдал приличное письмо, ставшее первым из многих. И хоть порой ссылки могут быть неверными, медик рассказал Forbes USA, что апелляции требуют «минимальных правок». По сути врачу удалось сократить среднее время на их составление до одной минуты. И они работают.
Джелфанд использовал чат-бот для написания 30 апелляций, и, как он сам отмечает, впоследствии большую их часть страховщики все же одобрили. Тем не менее, специалист не питает иллюзий и сомневается, что ChatGPT или ИИ в его основе станут спасательным кругом для всей системы здравоохранения Соединенных Штатов: «Мне жить стало попроще, а пациентам, надеюсь, легче и быстрее получать необходимые препараты. Это попытка решения проблемы, которой не должно быть вообще».
А проблема заключается в том, что Соединенные Штаты тратят на администрирование сферы здравоохранения больше, чем любая другая страна. В 2019 году около четверти от $3,8 трлн, затраченных на медицину, пришлись на административные нужды вроде тех, на которые сетует Джелфанд. По некоторым оценкам, примерно $265 млрд из этой суммы были потрачены «впустую», ― это ненужные траты на устаревшую техническую базу американской системы здравоохранения. Чтобы сгенерировать письмо с апелляцией в электронном виде, Джелфанд может пользоваться чат-ботом. Но затем ему необходимо направлять документ в страховую компанию по факсу. В этом и состоит главная трудность: бизнес стремится разработать вспомогательные инструменты по экономии времени на основе искусственного интеллекта для медицинской системы, которая застряла в 1960-х.
«Покончить с бумажками»
Нейт Гросс, сооснователь и директор по стратегическому развитию Doximity, профильной социальной сети, объединяющей 2 млн врачей и других медицинских специалистов в США, полагает, что факсимильная связь в ближайшее время никуда не денется. Именно поэтому новый фирменный инструмент для управления рабочим процессом под названием DocsGPT, чат-бот, помогающий врачам составлять широкий ряд писем и сертификатов, подключен к факсу через интернет.
«Наша разработка призвана максимально упростить взаимодействие врачей с новейшими цифровыми стандартами, но при этом сохраняет обратную совместимость со всеми старыми системами, на которых работает сфера медицины», ― подчеркивает Гросс.
Doximity часто называют «LinkedIn для врачей». Фирма может похвастаться капитализацией на уровне $6,3 млрд и основную часть дохода ($344 млн в 2022 году) получает от рекламирующих свою продукцию фармацевтических компаний либо ищущих новый персонал медицинских учреждений. Кроме того, платформа предлагает ряд инструментов для врачей, благодаря которым можно, как выражаются медики, «покончить с бумажками». По словам Гросса, базовые тарифы бесплатны, а за дополнительную плату можно получить корпоративные интеграции.
DocsGPT построен на базе ChatGPT, но обучается на медицинских данных вроде обезличенных апелляционных писем в страховые компании. Врачи могут пользоваться системой для составления проектов документов, включая направления, апелляции по страховке, благодарственные письма коллегам, послеоперационные показания и даже свидетельства о смерти. Чат-бот располагает библиотекой специально подобранных подсказок на основе того, что в прошлом искали другие врачи, и по умолчанию всегда напоминает пользователю, что сам алгоритм медицинским специалистом не является. Перед каждым сгенерированным ответом DocsGPT выводит в верхней части экрана большими буквами предупреждение: «Перед отправкой требуется проверка на точность».
Во время телефонной конференции с акционерами в начале текущего месяца сооснователю и генеральному директору Джеффу Тэнгни задали вопрос о том, как Doximity планирует монетизировать DocsGPT. «Сейчас пошучу, ― ответил он. ― Пожалуй, мы пока больше думаем о затраченных на продукт кредитных средствах, чем о его монетизации».
Ботом к боту
Хоть DocsGPT и позволяет сэкономить время врачу, последующий обмен информацией со страховыми компаниями по факсу и телефону предполагает, что на подтверждение страхового покрытия больного или на получение согласования по предварительному разрешению на хирургическую операцию может все так же уходить по несколько дней. В настоящее время посетителю в кабинете врача или больнице необходимо смотреть на экран и звонить сотруднику страховой организации, который в свою очередь тоже смотрит на экран и вручную ищет конкретные пункты покрытия для каждого пациента.
Процесс отнимает уйму времени как у страховщиков, так и у врачей, ― и нехватка кадров решению проблемы совсем не способствует. «Дело здесь не в том, что все течет медленно, а скорее в том, что ничего не происходит вообще, ― рассуждает Анкит Джаин, сооснователь и генеральный директор стартапа Infinitus Systems, разрабатывающего чат-алгоритм на основе ИИ. ― Мы общались с одной страховой фирмой, у которой было 32 грузовика неотвеченных факсов».
С момента основания в 2019 году стартап уже привлек свыше $50 млн инвестиций, и Джаин стремится построить будущее, где вместо людей обсуждать пункты покрытия и согласование процедур будут боты. Ранее он работал в Google и в рамках корпорации стал одним из основателей инвестиционного фонда Gradient Ventures, специализирующегося на искусственном интеллекте. По мнению Джаина, проблема сводится к тому, что каждый врач, страховщик и медицинское учреждение регистрируют данные в различных форматах. В отличие от настрадавшихся сотрудников сферы здравоохранения быстро во всем разобраться под силу искусственному интеллекту. Infinitus Systems разработал собственные модели и технологией OpenAI не пользуется, но Джаин поясняет, что основополагающий принцип тот же самый: «Большие языковые модели просят «загрузить все имеющиеся данные». И подобные системы умеют выявлять между фразами и понятиями правильные связи».
Пока что общение остается односторонним: Infinitus Systems воспользовался большими языковыми моделями при создании робота Eva Lightyear, который совершил более 1 млн телефонных звонков в страховые компании от имени врача, чтобы определить покрытие и требования для предварительного согласования процедур. Джаин надеется, что однажды на другом конце провода с его детищем будет говорить не человек, а другой робот, хотя никакого звонка в привычном смысле уже и не будет.
«Роботы не разговаривают с роботами по-английски и не обмениваются друг с другом факсами, ― заявляет руководитель стартапа. ― Это все превратится в API. В будущем понадобятся только цифровые каналы связи, по которым информация отправляется, затем обрабатывается, по ней выносится решение, и запросивший моментально получает ответ».
Наращивание потенциала
Несмотря на весь оптимизм Джаина по поводу сквозной автоматизации и внедрению системы в рабочий процесс, чат-боты и другие технологии на базе ИИ сталкиваются с серьезной преградой: модели типа ChatGPT выдают ложную информацию за достоверную и должны постоянно обучаться на самых актуальных вводных.
«Когда что-то придумывает врач, это называется ложь. Когда что-то придумывает бот, мы используем необычное выражение «галлюцинация», ― делится Нигам Шах, главный аналитик медицинского центра при Стэнфордском университете.
ChatGPT обучен только на сведениях до 2021 года и регулярные обновления не получает. Медицина постоянно меняется, появляются новые правила, на рынок выходят новые препараты и устройства, ― а это означает, что проблемой становятся устаревшие данные. Шах считает, что широкое применение генеративного ИИ в сфере здравоохранения невозможно до тех пор, пока не появятся специализированные системы, которые регулярно обновляют модели на примере свежей информации и выявляют неверные ответы. «Еще предстоит разобраться, как проверять достоверность и правдивость полученного результата», ― предупреждает он.
Помимо всего прочего, существует и риск того, что вне зависимости от доброты намерений врач введет в ChatGPT конфиденциальные медицинские сведения. Линда Малек, партнер в юридической фирме Moses Singer, не исключает, что несмотря на защиту данных путем обезличивания и шифрования, одних только этих способов может оказаться недостаточно. «Даже если попытаться дезидентифицировать хранящуюся в ChatGPT информацию, мощности ИИ-инструментов может хватить на то, чтобы идентифицировать ее обратно, ― допускает эксперт. ― ChatGPT ― это еще и любимая мишень киберпреступников, ведь его можно использовать для распространения программ-вымогателей и осуществления разнообразных типов кибератак».
Если отвлечься от потенциальных угроз, достижения генеративного ИИ по-прежнему поражают воображение пользователей. В январе исследователи выяснили, что ChatGPT в состоянии «с умеренной точностью» сдать американский экзамен на получение медицинской лицензии без специального обучения*. И алгоритм OpenAI такой не один, потому что национальные экзамены на лицензию в сфере здравоохранения сдали по меньшей мере еще две ИИ-программы: Flan-PaLM от Google и китайский чат-бот Xiaoyi.
Морган Читхэм, вице-президент Bessemer Venture Partners, студент медицинского факультета в Брауновском университете и соавтор исследования, опубликованного в PLOS Digital Health, уточняет, что главной целью было испытать ChatGPT при исполнении стандартизированных задач без специального обучения на материале каких-либо медицинских баз данных. Специалист уверен: результаты исследования свидетельствуют о том, что большие языковые модели ChatGPT «сами по себе имеют определенную ценность при использовании в медицине», однако добавляет, что любое развитие технологии потребует «постоянного наращивания потенциала».
Пока надежда одна ― на то, что генеративный ИИ поможет врачам уделять больше внимания и времени самому важному, то есть пациентам. «Больше всего на пути к профессии врача меня поразило личное взаимодействие с другим человеком в аудитории, где проходил экзамен, ― признается Дэвид Кейнс, уролог в медицинском центре Beth Israel Lahey Health и сооснователь образовательного стартапа Wellprept. ― Теперь же к этому добавились тысячи кликов мышью и нажатий по клавиатуре».
Кейнс говорит, что планирует пользоваться ChatGPT «для несложных коммуникаций» и ждет не дождется дня, когда сможет проводить меньше времени, разбираясь с бесконечной бюрократией.
«Идеальный рабочий день для меня наступит, когда я буду заниматься исключительно приемом пациентов. Сейчас я люблю свое дело как никогда раньше, ― откровенничает врач. ― Я смотрю на все эти разработки, и во мне зарождается надежда на то, что мы, вероятно, стоим на пороге новой эпохи, когда худшие аспекты здравоохранения будут до предела минимизированы».
* Результаты исследования, в рамках которого ChatGPT сдавал американский экзамен на медицинскую лицензию, были опубликованы в PLOS Digital Health в феврале.
Перевод Антона Бундина