СПАСИБО, ДОРОГОЙ GPT, ТЕПЕРЬ Я ЗНАЮ, КЕМ РАБОТАЮ

Дожили. Мне пришлось консультироваться с юристом по машинному праву, чтобы наконец разобраться, как правильно называть собственную профессиональную деятельность. Знакомьтесь, это я. Ведущий специалист по анализу биомедицинских данных.

Не врач, не аллерголог, не нутрициолог и не какая-нибудь очередная разновидность специалиста по улучшению самочувствия посредством назначения витамина D.

Аналитик. Биомедицинских. Данных.

И, как ни странно, благодарить за это следует нейросеть. А точнее, одного человека, который решил с ее помощью объяснить мне, как я должна работать.

История получилась совершенно восхитительная. Приходит человек с весьма характерным лимфатико-гипопластическим фенотипом. Я изучаю предоставленные материалы, анамнез, лабораторные показатели, сопоставляю данные и формирую рабочую гипотезу. Для ее проверки рекомендую дополнительные исследования, в том числе определение IgG к пищевым антигенам, и консультацию ЛОР-специалиста.

Обратите внимание: гипотеза, исследования, проверка. Ни слова про постановку диагноза. Ни слова про лечение аллергии.

Но у человека уже существовало собственное представление о том, что с ним происходит, он был совершенно уверен, что у него аллергия. А когда человек уверен, что у него аллергия, все остальные участники процесса, очевидно, обязаны немедленно приступить к ее диагностике. Даже если они вообще-то заняты совершенно другим процессом, например, проверкой альтернативной гипотезы.

Так началась наша история о победоносном шествии искусственного интеллекта по остаткам человеческого здравомыслия.

Человек сделал рекомендованные исследования и отправился к врачу. К какому? Не знаю, не сказал. Но мое резюме, в котором было изложено, что именно я пытаюсь выяснить и почему, взял с собой. Только врач, разумеется, читать резюме не стал. Зачем? Это же писал какой-то биолог. Что это недоразумение может хорошего сказать целому клиницисту?

Врач поэтому и выдал свое коронное: «Ну, я не знаю, зачем вам это назначили».

Великолепно. Особенно учитывая, что именно этому вопросу и было посвящено приложенное резюме. Вникать, что такое лимфатико-гипопластический фенотип и проламиновая энтеропатия, это сложно и долго, а сообщить пациенту о собственной некомпетентности можно быстро и совершенно бесплатно.

Человек, естественно, озадачивается и делает то, что в наше время становится практически обязательным элементом диагностического маршрута. Он открывает нейросеть.

Нейросеть получает сведения о том, что человеку с предполагаемой аллергией рекомендовали исследование IgG к пищевым антигенам, и немедленно включает режим санитарной авиации.

ТРЕВОГА! IGG НЕЛЬЗЯ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ПИЩЕВОЙ АЛЛЕРГИИ!

Спасибо, дорогая. А кто ее диагностировал?

МЕЖДУНАРОДНЫЕ КЛИНИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ НЕ ПОДДЕРЖИВАЮТ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ IGG ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ АЛЛЕРГИИ!

Да поняли мы. Кто здесь вообще занимался диагностикой аллергии?

ИССЛЕДОВАНИЕ IGG МОЖЕТ ПРИВЕСТИ К НЕОБОСНОВАННЫМ ДИЕТИЧЕСКИМ ОГРАНИЧЕНИЯМ!

Господи, да кто-нибудь может объяснить этой машине, что вопрос был ДРУГОЙ? И проламиновую энтеропатию я тебе, зая, докажу за три минуты в полтора промта из перплексити, она в научный поиск умеет гораздо лучше.

Но нет. Машина уже героически победила проблему, которую сама себе сформулировала. А человек получил неопровержимое доказательство того, что специалист, к которому он обратился, ничего не понимает в диагностике аллергии. Которую специалист не проводил.

Это, пожалуй, самое прекрасное свойство современного искусственного интеллекта: он способен дать исключительно грамотный, научно обоснованный и совершенно бесполезный ответ, если ему неправильно сформулировали задачу. Причем чем убедительнее ответ, тем труднее потом объяснить человеку, что он вообще не относится к обсуждаемому вопросу.

И вот мой клиент возвращается ко мне с результатами своего интеллектуального расследования и начинает рассказывать, как я должна диагностировать аллергию.

Представляете?

Я несколько лет училась, занималась биологией, нейробиологией, патофизиологическими механизмами, анализом биомедицинских данных, разрабатывала собственные аналитические подходы. А мне рассказывают, что я как врач (?) неправильно диагностирую (?) заболевание, которое вообще считаю диагностической помойкой.

Это примерно как прийти к инженеру, который исследует причины разрушения моста, и сообщить ему, что он неправильно оформляет разрешение на строительство. Причем в качестве доказательства предъявить ответ нейросети о порядке получения разрешений.

Отдельным произведением искусства стала история с ЛОР-специалистом. Повторюсь, я не врач, а биолог по образованию. И когда вижу проблему, рекомендую сходить к врачу. К совершенно конкретному, который легко может подтвердить или опровергнуть заявленную гипотезу. Поэтому, исходя из данных, рекомендую консультацию ЛОРа, поскольку меня интересует состояние лимфоидных тканей верхних дыхательных путей, включая структуры глоточного лимфоидного кольца. В рамках рассматриваемой гипотезы это вполне определенная область интереса.

Ответ: «А зачем мне ЛОР? У меня же нет насморка!»

Действительно. ЛОР-врач, как известно, существует исключительно для того, чтобы выдавать носовые платки и оценивать количество соплей.

Миндалины, аденоидная ткань, хронические воспалительные процессы, состояние носоглотки и прочие анатомические недоразумения к его компетенции отношения не имеют. Нет насморка — нет ЛОР-патологии. Можно закрывать кафедры оториноларингологии. Вопрос решен.

Но самое интересное началось, когда человек продолжил упорно называть меня врачом и требовать, чтобы я действовала в соответствии с его представлениями о врачебной диагностике.

И вот тут я окончательно поняла, что дело не в аллергии и даже не в нейросети. А в том, что человек вообще не понимает, к кому и за какой профессиональной услугой он обратился. Потому что в нашей привычной системе координат существует весьма ограниченный набор представлений о том, кто и зачем может работать с биомедицинской информацией.

Если ты изучаешь анализы — значит, врач. Если врач — значит, должен поставить диагноз. Если не ставишь диагноз — значит, непонятно, чем занимаешься. Если биолог — значит, иди изучай лягушек. Или рептилий, как мой третий научный руководитель.

Возможность того, что специалист занимается непосредственно анализом биомедицинских данных, в эту стройную систему мироздания почему-то не помещается. Хотя, казалось бы, что здесь непонятного? Я получаю массив сведений. Изучаю его структуру, сопоставляю показатели, ищу закономерности, противоречия, возможные причинно-следственные связи. Рассматриваю известные биологические механизмы, формулирую гипотезы и предлагаю способы получения дополнительных данных, которые позволят эти гипотезы проверить.

Могу объяснить, почему меня интересует определенный показатель. Могу рекомендовать исследование или консультацию профильного специалиста. Могу подготовить аналитическое заключение, с которым человек затем обратится к врачу. При этом я не устанавливаю медицинские диагнозы, не выписываю рецепты и не назначаю лечение. О чем постоянно, почти ежедневно сообщаю. Точно ли меня поняли? Точно ли услышали или в очередной раз будут биться головой о рецепшен и требовать протокол, план лечения и чек-лист соответствия клиническим рекомендациям.

Точно получилось усвоить, что я исследую информацию, а не лечу человека?

И знаете, это ж восхитительный парадокс. Ровно эту работу сегодня миллионы людей пытаются поручить нейросетям. Они загружают лабораторные бланки, медицинские заключения, результаты обследований, описывают симптомы и спрашивают: «А что все это может означать?»

То есть потребность в анализе биомедицинских данных настолько велика, что человечество уже массово делегирует его искусственному интеллекту. Результат… мягко говоря, разный.

Когда же выясняется, что подобной деятельностью может заниматься живой специалист с профильным биологическим образованием, начинается форменный когнитивный коллапс. Нейросетям можно анализировать данные, а биологу с магистерской степенью — нельзя.

Почему? Потому что биолог, видимо, недостаточно искусственный.

После этой истории я наконец обратилась к юристу, который занимается вопросами интеллектуального и машинного права. Мы обсудили профессиональное позиционирование, характер моей деятельности, ее границы и то, каким образом корректно описывать работу, которая не сводится к привычным клиническим специальностям. И методику ответов на претензии, сформулированные с помощью чата GPT.

В результате я окончательно перестала пытаться втиснуть себя в чужую профессиональную номенклатуру. И официально теперь называюсь так, как хотела, чтобы меня называли.

Специалист по анализу биомедицинских данных.

Между прочим, патофизиология — междисциплинарная область науки. Биологические механизмы патологических процессов доступны не только врачам, но и биологам. Нас этому тоже учили, тоже в институте, тоже очно.

Биолог вполне способен анализировать биомедицинские данные. Для этого существуют соответствующие научные методы, подготовка, компетенции и исследовательские инструменты.

А вот право принимать конкретные медицинские решения — уже другой вопрос, с другими требованиями и другой ответственностью. И на это право я никогда не претендовала, наоборот, всеми силами от него открещивалась, потому что моя тревожность не позволит мне качественно работать с живыми организмами. Я хорошо работаю только с информационными потоками.

Именно это разграничение я несколько лет пыталась отстоять. Именно поэтому я не хочу, чтобы меня называли врачом или еще каким-нибудь привычным словом, за которым немедленно возникает набор ожиданий относительно диагностики и лечения. Хотя я по документам дважды доктор, ND и DBA, эту разницу тоже можно уже освоить, или от доктора философии, чи доктора технических наук тоже будут требовать аллергологических панелей через весь диплом?

Мне нужно, чтобы мою работу называли тем, чем она является. И самое забавное, что именно распространение искусственного интеллекта делает эту проблему все более актуальной.

Мы вступили в реальность, где человек может получить машинный анализ своих медицинских документов быстрее, чем записаться к терапевту. Где алгоритмы способны обрабатывать огромные массивы биомедицинской информации. В реальность, в которой возникают новые вопросы о профессиональной ответственности, качестве интерпретации, контексте, границах компетенций и правовом статусе аналитических заключений.

А мы по-прежнему пытаемся выяснить, имеет ли биолог право смотреть на анализ крови. Смотреть, Владимир. Не терапевтировать, не проводить операцию на открытом сердце. Анализировать по специальной методологической системе. Это, оказывается, отдельная проблема современной цивилизации.

И теперь вернемся к нашему герою, вооруженному нейросетью.

Знаете, в чем заключается главная ирония этой истории? Нейросеть не ошиблась в том, что IgG к пищевым антигенам не относится к числу рекомендуемых диагностических инструментов именно для аллергии. Но она ответила на поставленный перед ней вопрос, а вопрос был про аллергию.

Только он никакого отношения не имел к задаче, которую решала я.

Машине не предоставили исходную исследовательскую гипотезу, не объяснили логику аналитического заключения, не обозначили цель исследования. Вместо этого ей предложили оценить действия специалиста через призму диагноза, который сам человек считал правильным. И получили соответствующий ответ.

Нет, дорогие мои, вот так это не работает. Анализу данных тоже учатся, а машинное обучение — тоже научная специальность.

Поэтому пока что спорить со мной при помощи ответов из нейросети — ну так себе идея. Можно, конечно, но толку будет как от стрижки свиньи. Визгу много — шерсти мало. Смысл?

Но, этой ситуации я, как ни странно, благодарна. Она помогла мне окончательно определиться с профессиональным позиционированием и перестать оправдываться за то, что я не выполняю чужую работу, которой никогда не собиралась заниматься.

Я реально задолбалась от похожего дисклеймера — "обратите внимание, Виктория не является врачом!". Скажите спасибо, что Виктория вам после этого в кошмарном сне не является и не объясняет разницу между лечебником и биофаком. А то могла бы...

Анализ данных. Онли. Никаких протоколов, планов лечения и прочих диагнозов. Надеюсь, хоть на этот раз доходчиво объяснила.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: