Когда слова важны: Искусственный интеллект на службе личных предпочтений в медицине

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование рассматривает возможности использования ИИ-агентов для поддержки пациентов в планировании будущего ухода, помогая выразить и сохранить их индивидуальные ценности и желания.

Оценка потенциала ИИ-агентов в качестве помощников для выявления и учета субъективных предпочтений пациентов при планировании медицинской помощи.

Несмотря на растущую потребность в поддержке лиц с ограниченными возможностями выражать свои желания относительно будущего медицинского ухода, задача остается сложной в условиях старения населения и сокращения сети поддержки. В рамках исследования ‘Words to Describe What I’m Feeling: Exploring the Potential of AI Agents for High Subjectivity Decisions in Advance Care Planning’ была изучена возможность использования ИИ-агентов в качестве персональных адвокатов, помогающих формировать и поддерживать индивидуальные предпочтения в планировании медицинской помощи. Полученные результаты указывают на перспективность создания ИИ-систем, способных со временем развивать взаимопонимание с пациентом и дополнять человеческий надзор в принятии важных решений. Возможно ли разработать надежные и этичные ИИ-инструменты, которые действительно смогут отражать и защищать волю пациента в сложных медицинских ситуациях?

Предвосхищая Неизбежное: Эмоциональные и Когнитивные Препятствия в Планировании Ухода

Планирование ухода за собой в преддверии конца жизни часто откладывается или остается незавершенным из-за значительных эмоциональных и когнитивных нагрузок, связанных с необходимостью размышлять о столь сложных вопросах. Процесс требует от человека столкнуться с собственной смертностью и принять решения, касающиеся возможных будущих состояний здоровья и личных ценностей, что может вызывать тревогу, страх и нежелание задумываться о неизбежном. Эта эмоциональная тяжесть, в сочетании с когнитивными усилиями, необходимыми для обдумывания различных сценариев и выражения собственных предпочтений, зачастую приводит к прокрастинации или поверхностному подходу к планированию, лишая человека возможности полностью реализовать свою автономию и обеспечить достойный уход в конце жизни.

Процесс планирования ухода за будущим осложняется неотъемлемой эпистемической неопределенностью — неполным знанием о возможных будущих медицинских состояниях и личных ценностях. Человек, сталкиваясь с необходимостью принятия решений о будущем, неизбежно сталкивается с тем, что невозможно предвидеть все возможные сценарии развития событий, а также точно определить, какие именно аспекты жизни будут наиболее важны в потенциально сложных ситуациях. Эта неопределенность касается не только физического здоровья и вероятных медицинских вмешательств, но и изменения личных приоритетов, потребностей и представлений о достойной жизни. Поэтому, попытки заранее определить все возможные варианты и четко сформулировать свои пожелания могут оказаться неполными или неточными, что создает трудности при реализации заранее принятых решений и ставит под вопрос соблюдение автономии пациента в будущем.

Существующие подходы к планированию ухода за пациентами в предсмертный период часто оказываются неэффективными при выявлении и фиксации тонких нюансов личных предпочтений. Традиционные анкеты и беседы с врачами, как правило, не позволяют полностью отразить сложность ценностей пациента и его видение приемлемого будущего медицинского вмешательства. Это несоответствие создает уязвимость для пациентов, поскольку их воля может быть неверно истолкована или проигнорирована, что, в конечном итоге, подрывает их автономию и право на самостоятельное принятие решений относительно собственного здоровья, особенно в ситуациях, когда пациент уже не способен выразить свои желания.

ACPAgent: Личный Посредник в Принятии Решений об Уходе

ACPAgent представляет собой экспериментальный прототип, разработанный для функционирования в качестве персонального посредника при принятии решений в области ухода за собой (ACP). В отличие от статичных инструментов, ACPAgent использует машинное обучение для адаптации к индивидуальным предпочтениям пользователя. Прототип собирает информацию о ценностях и приоритетах пользователя в процессе интерактивного взаимодействия, что позволяет ему предлагать более релевантные варианты и поддержку, соответствующие личным потребностям и взглядам. В процессе использования ACPAgent анализирует данные о взаимодействии с пользователем, чтобы постоянно совершенствовать свои рекомендации и повышать эффективность поддержки.

ACPAgent использует большие языковые модели (LLM) для взаимодействия с пользователями посредством диалогов. В ходе этих бесед агент направлен на выявление ценностей пользователя, задавая вопросы и анализируя ответы. Параллельно, LLM позволяют ACPAgent моделировать и представлять пользователю различные сценарии будущего, связанные с принятием решений в области планирования ухода (ACP). Взаимодействие носит адаптивный характер, LLM на основе полученных данных корректирует последующие вопросы и предложенные сценарии для более точного соответствия индивидуальным предпочтениям и потребностям пользователя.

Принципом проектирования ACPAgent является “Generative Ghost Design” (Генеративный Дизайн-Призрак), который позволяет агенту предвосхищать и отражать потребности пользователя с течением времени. Эта стратегия предполагает, что агент не просто реагирует на явные запросы, но и активно формирует предположения о предпочтениях пользователя, основываясь на истории взаимодействия и выявленных ценностях. Реализация данного принципа включает в себя моделирование поведения пользователя и прогнозирование возможных сценариев, что позволяет ACPAgent предлагать релевантные варианты и поддержку, повышая адаптивность и эффективность взаимодействия.

Симуляция Будущего: Сценарное Мышление на Практике

Агент ACPAgent использует метод рассуждений, основанный на сценариях, представляя пользователям гипотетические медицинские ситуации. Данный подход заключается в моделировании клинических случаев, требующих выбора стратегии лечения, и побуждает пользователей формулировать свои предпочтения относительно доступных опций. Представленные сценарии служат основой для оценки возможных исходов и позволяют пользователям проявить свою волю в отношении предлагаемого лечения, например, в вопросах проведения реанимационных мероприятий. Это не автоматизированная система принятия решений, а инструмент для поддержки принятия решений, стимулирующий обдумывание и выражение личных предпочтений.

Использование симуляций позволяет пользователям оценить последствия различных решений в безопасной и контролируемой среде, что особенно важно при принятии критически важных решений, таких как проведение сердечно-легочной реанимации. Такой подход позволяет проанализировать потенциальные исходы без риска для пациента, предоставляя возможность рассмотреть альтернативные стратегии и их вероятные результаты. Это способствует более глубокому пониманию сложных медицинских ситуаций и позволяет пользователям сформировать обоснованное мнение относительно оптимального плана действий в критических обстоятельствах.

Агент ACPAgent не предназначен для замены клинического суждения врача, а функционирует как продвинутый инструмент поддержки принятия решений, направленный на повышение ясности и предоставление возможности осознанного выбора. Исследования показали, что представленные сценарии оказали влияние на решения 76% участников, что демонстрирует значительное воздействие моделирования ситуаций на процесс принятия решений в медицинском контексте. Инструмент призван структурировать мыслительные процессы и предоставить дополнительную информацию для более обоснованного выбора, не заменяя при этом профессиональную оценку и опыт специалиста.

Баланс Автономии и Контроля: Роль Агента

Проект ACPAgent ставит во главу угла сохранение контроля со стороны человека, гарантируя, что пользователи остаются главными авторами своих предпочтений в вопросах ухода за здоровьем. Конструкция агента построена таким образом, чтобы все решения, касающиеся медицинских установок и планов лечения, оставались под непосредственным управлением пациента. Это достигается за счет интуитивно понятного интерфейса и механизмов подтверждения, которые требуют явного согласия пользователя перед реализацией каких-либо действий. Таким образом, ACPAgent функционирует не как автономный решатель задач, а как инструмент, расширяющий возможности пациента в принятии осознанных решений и обеспечении соответствия ухода за здоровьем его личным ценностям и желаниям.

Агент способен выступать в роли защитника интересов пациента, эффективно представляя его волеизъявления медицинским работникам и законным представителям. Данная функция предполагает не просто передачу информации о предпочтениях, но и активное отстаивание позиции пациента в процессе принятия решений о лечении и уходе. Агент выступает посредником, обеспечивая, чтобы желания пациента были услышаны и учтены, даже в ситуациях, когда сам пациент не может полноценно выразить свою волю. Это особенно важно при сложных медицинских процедурах или в условиях ограниченной дееспособности, где агент становится голосом пациента и гарантирует соблюдение его прав и предпочтений.

Исследование, включавшее участие пятнадцати человек, позволило оценить эффективность разработанной системы искусственного интеллекта для поддержки принятия решений в области ухода за пациентами. Ключевым аспектом данной разработки является баланс между автономностью агента и необходимостью обеспечения прозрачности его действий. Этот подход направлен на укрепление доверия к системе и обеспечение ответственного внедрения технологий искусственного интеллекта в сферу здравоохранения, где приоритетом является уважение к желаниям пациента и возможность контроля над процессом принятия решений. Полученные отзывы участников позволили уточнить принципы работы агента, чтобы он соответствовал ожиданиям и потребностям пользователей, обеспечивая надежную поддержку в сложных ситуациях.

К Персонализированному Здравоохранению с Поддержкой ИИ

Разработанный агент ACPAgent демонстрирует значительный потенциал искусственного интеллекта в улучшении качества и эффективности планирования ухода за пациентами. Система, основанная на алгоритмах машинного обучения, способна анализировать сложные медицинские данные и предпочтения пациента, что позволяет врачам принимать более обоснованные решения. Исследования показывают, что использование ACPAgent способствует более глубокому пониманию пациентами доступных вариантов лечения и помогает им выражать свои ценности и пожелания относительно будущего ухода. Данный подход не только оптимизирует процесс принятия решений, но и повышает удовлетворенность пациентов, обеспечивая соответствие медицинских стратегий их индивидуальным потребностям и приоритетам.

Система ACPAgent способствует проведению упреждающих и всесторонних бесед, позволяя пациентам четко формулировать свои ценности и убеждения, касающиеся будущего медицинского обслуживания. Благодаря этому, люди получают возможность активно участвовать в принятии решений, касающихся их здоровья, и гарантировать, что их пожелания будут учтены и соблюдены медицинским персоналом. Такой подход не только укрепляет автономию пациента, но и способствует более глубокому пониманию его личных приоритетов, что является ключевым фактором для оказания действительно персонализированной и уважительной медицинской помощи. Это особенно важно в сложных ситуациях, когда необходимо принимать решения, затрагивающие жизненно важные аспекты.

В настоящее время ведутся исследования, направленные на усовершенствование возможностей ACPAgent и расширение сферы его применения в персонализированной медицине. Полученные данные свидетельствуют о высокой степени согласия участников с рекомендациями агента — в 86,7% случаев — что указывает на его потенциал в поддержке принятия сложных, рискованных решений. Особое внимание уделяется повышению точности и адаптивности алгоритмов, а также интеграции системы с различными медицинскими платформами для обеспечения более эффективной и индивидуализированной помощи пациентам. Разрабатываются подходы к расширению функциональности агента для поддержки принятия решений в других областях здравоохранения, требующих учета ценностей и предпочтений пациента, таких как онкология и кардиология.

Исследование возможностей использования ИИ в планировании ухода за пациентами указывает на необходимость взращивать системы, а не строить их. Подход, при котором ИИ выступает в роли персонализированного защитника интересов пациента, требует постоянной адаптации и обучения, поскольку предпочтения со временем меняются. Как заметил Бертран Рассел: «Страх перед неизвестным — это главный источник суеверий и предрассудков». Применительно к данной работе, этот страх может парализовать внедрение полезных технологий. Понимание ценностей пациента, особенно в ситуациях высокой неопределенности, требует не жестких алгоритмов, а гибких, самообучающихся систем, способных учитывать нюансы и изменчивость человеческих желаний. Настоящая устойчивость в принятии решений появляется тогда, когда отбрасывается излишняя уверенность в непогрешимости алгоритмов.

Что дальше?

Представленные исследования касаются не столько создания «искусственного заместителя», сколько взращивания сложной экосистемы взаимодействия. Попытка зафиксировать субъективные предпочтения в коде — это, по сути, пророчество о будущих конфликтах, о неспособности любой системы учесть полноту человеческого опыта. Идеальное решение, в котором все предусмотрено, — это решение, не оставляющее места для самого человека, для его эволюции и изменения взглядов.

Настоящая задача заключается не в создании агентов, которые «принимают решения» за других, а в разработке инструментов, которые усиливают человеческую способность к самоопределению, даже в условиях неопределенности. Необходимо признать, что любой «AI-помощник» — это лишь фрагмент более широкой системы заботы, где ключевую роль по-прежнему играют межличностные отношения, эмпатия и готовность к диалогу. Сбой в системе — это не ошибка, а акт очищения, возможность переосмыслить ценности и приоритеты.

Вместо стремления к абсолютной точности, следует сосредоточиться на создании систем, которые способны учиться на своих ошибках, адаптироваться к меняющимся обстоятельствам и, самое главное, — признавать свою неполноту. Система, которая никогда не ломается, мертва. Истинный прогресс заключается не в создании идеальных решений, а в взращивании устойчивых, саморегулирующихся экосистем, способных выдерживать неизбежные потрясения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11276.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-15 20:46

🚀 Квантовые новости