Сегодня поставщики первичных медицинских услуг часто тратят больше времени на выполнение задач, не связанных с непосредственным общением с пациентами. Доктор Джеймс Барнетт, клинический адъюнкт-профессор медицинского колледжа Университета Иллинойса в Пеории, писал об «изнурительном бремени административной работы», возложенном на практикующих врачей, и привел слова своего коллеги-врача:
«Предоставление качественной медицинской помощи и забота о пациентах – вот от чего я получаю удовольствие на своей работе… Но из-за перегруженности административными задачами мне приходится обходиться минимально необходимой дозой заботы, сочувствия и понимания для моих пациентов. От этого страдает моя удовлетворенность работой».
В такую административную нагрузку входят ответы на электронные письма и звонки, ведение историй и графиков болезней, а также взаимодействие со страховыми компаниями по заявлениям или обращениям. В одном исследовании было показано, что работа, не связанная с приемом пациентов, занимает около 60 % времени поставщиков первичных медицинских услуг; в другом исследовании был сделан вывод, что на самом деле эта работа занимает не менее двух третей времени2. С учетом такого положения дел в Соединенных Штатах и многих других странах не удивительно, что первые пользователи стали рассматривать LLM как возможное решение этой проблемы.
Ревматолог из Далласа доктор Ричард Стерн попросил GPT‐4 написать письмо с обращением к страховщику, который отказал в покрытии расходов на применение препарата анакинра по показаниям, для которых тот не был официально одобрен, для пациента с трудноизлечимым хроническим воспалительным заболеванием. Стерн отправил письмо, созданное LLM, страховщику, который позже удовлетворил запрос, сократив расходы пациента на 1500 долларов в месяц. Стерн рассказал New York Times, что GPT‐4 значительно повысил продуктивность его работы с пациентами и теперь он использует эту модель в своей работе для составления электронных писем с ответами на общие вопросы пациентов, а также для заполнения документов. Врачи начали использовать большие языковые модели не только для выполнения административной работы. Доктор Майкл Пигоне, заведующий терапевтическим отделением медицинской школы Делла при Техасском университете в Остине, попросил свою команду разработать сценарий, который врачи могут использовать для бесед со страдающими от расстройств, связанных с употреблением алкоголя[76], пациентами, которые «не реагировали на поведенческую психотерапию» и продолжали слишком много пить. «Неделю спустя никто ничего не сделал», – сказал Пигоне. Однако, когда он обратился к ChatGPT, тот сразу же подготовил полезный сценарий, который затронул все основные темы обсуждения. Когда бота попросили переписать сценарий для пациентов со скудными медицинскими знаниями, он подготовил более доступную версию, которая начиналась словами:
«Если вы считаете, что вы пьете слишком много алкоголя, вы не одиноки. Многие люди сталкиваются с этой проблемой, но есть методы, которые могут помочь вам чувствовать себя лучше и вести более счастливую и здоровую жизнь»3.
Когда LLM используются для написания текстов, в которых информация для пациента излагается в более сочувственной манере, это вызывает больше вопросов, чем, например, обобщение истории болезни пациента, поскольку здесь затрагивается межличностное взаимодействие. В этой же статье New York Times несколько медицинских работников выражают недовольство идеей того, что работающие врачи делегируют эмпатию большим языковым моделям, а другие беспокоятся, что можно перепутать кажущуюся заботу ChatGPT о пациенте с хорошими медицинскими советами. Особенно поразительный случай произошел с доктором, который попросил ChatGPT написать, как ему лучше утешить не пациента, а друга с запущенной формой рака на последней стадии. Доктор Грегори Мур, в прошлом практикующий врач в области диагностической радиологии и неврологии, а затем руководитель отдела здравоохранения и биотехнологий в Microsoft, сообщил, что был поражен качеством ответов ChatGPT, которые выражали сочувствие и ободрение без ложной надежды. Мур сказал: «Жаль, что я не мог пользоваться этим инструментом во время своего обучения. Я никогда не встречал такого наставника, как он»3. Большая языковая модель Claude от Anthropic AI по запросу написать сценарий беседы с пациентом о том, как бросить курить[77], сгенерировала текст, показанный на рис. 6.1.
Рис. 6.1. Начало ответа Claude на запрос о написании сценария для беседы о прекращении курения