С тех пор как ChatGPT существует, американцы спрашивают его: «Может ли это забавное маленькое пятнышко на моем пальце ноги быть раком?» И по мере того как ИИ продвигался за последние несколько лет, врачи начали использовать специализированные модели, чтобы задавать те же вопросы в клиниках. Перед лицом этих событий профессиональные медицинские общества выступили единым фронтом: врачи всегда должны иметь решающее слово в клинической помощи.

Мы не согласны. Как допускают медицинские общества, врачи, улучшающие свою работу с помощью инструментов ИИ, могут быть вполне хорошим способом предоставления медицины. (Один из нас - Хосла - на самом деле инвестировал в стартап первичной медико-санитарной помощи, соучредителем которого является его сын, где врачи контролируют помощников ИИ.) Но чтобы американцы получали наилучшее возможное здравоохранение, мы должны быть готовы экспериментировать с моделями, которые ставят ИИ под контроль.

Эта идея вызвала переполох в медицинском сообществе. Когда мы в прошлом месяце опубликовали комментарий в Журнале Американской медицинской ассоциации, утверждая, что помощь только ИИ вскоре может стать превосходящей помощь, предоставляемую врачами-людьми, генеральный директор Американской медицинской ассоциации осудил нас за подрыв отношений между пациентом и врачом. Позиция организации осталась неизменной: ИИ должен быть низведен до вспомогательной роли в клинической помощи. Это аргумент, который игнорирует имеющиеся доказательства и может удержать бесчисленное количество американцев от лучшего здоровья.

Большая часть современной медицины - включая лечение гипертонии, определение правильного лечения многих видов рака и устранение побочных эффектов химиотерапии - в значительной степени алгоритмична. Врачу необходимо задавать пациенту целенаправленные вопросы, определять возможные диагнозы, назначать тесты для выявления правильного, предлагать план лечения и корректировать его в зависимости от реакции пациента. Эта серия действий направляется подробными руководствами профессиональных обществ.

Тем не менее врачи - несмотря на самые лучшие намерения - совершают множество ошибок при выполнении этих шагов. Исследования показывают, что до 15 процентов американских пациентов ежегодно получают неправильный диагноз, что приводит к десяткам тысяч предотвратимых смертей. Вот почему поставщики медицинских услуг имеют программное обеспечение, которое уведомляет их, если они, скажем, прописывают смертельную дозу лекарства. Любое программное обеспечение, которое могло бы практиковать медицину автономно, было бы аналогично специализированным: не общий ChatGPT, а модель, обученная медицинским знаниям с соответствующими защитными механизмами для минимизации рисков и ошибок. Такая модель могла бы проверять лекарственные взаимодействия более последовательно и всесторонне, чем врачи. И она могла бы общаться с пациентами гораздо чаще, чем люди-врачи.

Некоторые модели ИИ уже доказали свою способность к таким задачам. В одном исследовании, опубликованном в прошлом году, врачи-эксперты оценили Google Articulate Medical Intelligence Explorer - высокообученную модель ИИ для медицинской диагностики и рассуждений - как значительно лучшую, чем врачи-люди, в том, чтобы заставить актеров, играющих пациентов, раскрыться. «Пациенты» больше рассказывали о своих жалобах, а также о своей истории болезни, семейной и лекарственной истории, все это может быть решающим для точного диагноза. В исследовании 2023 года пациенты с диабетом 2 типа были рандомизированы на коррекцию дозы инсулина врачами или автономным ИИ. Машины быстрее приводили пациентов к стабильной дозе, чем врачи-люди, и их пациенты принимали инсулин более надежно и испытывали меньше стресса, связанного с диабетом.

А как насчет гибридов врач-ИИ, которые поддерживают медицинские ассоциации? Исследований о них мало, и нужно больше. Обзор 52 исследований за 2025 год показал, что в целом такие гибриды «не превзошли ни медицинский ИИ в одиночку, ни лучших клиницистов». По крайней мере, в нескольких из этих исследований гибриды человек-ИИ превзошли ИИ в одиночку. Но в этих гибридных командах ИИ контролировал окончательное клиническое решение - противоположность тому, что имеют в виду AMA и другие.

Медицинские организации не совсем закрыты для возможности изменений. Например, в прошлом