Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что преувеличение возможностей «агентного ИИ» в здравоохранении приводит к проблемам с оценкой, ответственностью и доверием.
Анализ выявляет отсутствие четких определений и стандартов оценки «агентного ИИ» в медицине, что требует разработки более эффективных систем контроля и оценки.
Несмотря на растущий ажиотаж вокруг автономных систем искусственного интеллекта в здравоохранении, реальные возможности «агентного ИИ» часто переоцениваются. В своей работе ‘The Doctor Will (Still) See You Now: On the Structural Limits of Agentic AI in Healthcare’ исследователи анализируют противоречия между коммерческими обещаниями и операционными ограничениями подобных систем, опираясь на интервью с разработчиками, внедренцами и конечными пользователями. Полученные данные свидетельствуют о размытости определения понятия «агентный ИИ», неадекватных метриках оценки и, как следствие, о проблемах с распределением ответственности в случае ошибок. Какие структурные изменения необходимы для обеспечения безопасного и этичного внедрения «агентного ИИ» в клиническую практику?
Иллюзии Автономии: Риски и Ограничения Агентного ИИ в Здравоохранении
Перспективы внедрения автономных систем искусственного интеллекта, или “агентного ИИ”, в здравоохранение кажутся весьма многообещающими, однако отсутствие четких и общепринятых определений этого понятия создает значительные трудности для его ответственного использования. Неопределенность в понимании степени автономии, границ ответственности и механизмов контроля над такими системами препятствует разработке надежных и безопасных решений. В настоящее время, несмотря на активное продвижение “агентного ИИ”, его фактические возможности часто преувеличиваются, а недостаточная проработка вопросов этики и регуляции может привести к непредсказуемым последствиям в клинической практике. Необходима тщательная разработка стандартов и критериев оценки, чтобы гарантировать, что внедрение автономных систем действительно способствует улучшению качества медицинской помощи и не ставит под угрозу здоровье пациентов.
Существенная сложность при внедрении автономных искусственных интеллектов в здравоохранение заключается в балансе между расширением их самостоятельности и необходимостью обеспечения ответственности за действия в рамках сложных клинических процессов. По мере того, как системы искусственного интеллекта получают возможность действовать более независимо, возникает потребность в четком определении границ их компетенции и механизмов контроля. Недостаточное внимание к этому вопросу может привести к непредсказуемым последствиям в клинической практике, где ошибки могут иметь серьезные последствия для пациентов. Обеспечение прозрачности в принятии решений искусственным интеллектом и возможность отслеживания действий в контексте клинического рабочего процесса являются критически важными для поддержания доверия к этим технологиям и обеспечения безопасности пациентов. Таким образом, успешное внедрение автономных систем требует не только технического совершенства, но и продуманной системы ответственности и контроля.
Исследование выявило существенный разрыв между рекламными заявлениями об “агентном искусственном интеллекте” и его фактическими возможностями в клинической практике. Преобладающая часть оценок — около 83% — сконцентрирована на технической корректности работы алгоритмов, в то время как оценка долгосрочного поведения и адаптации системы в реальных клинических условиях, где важна последовательность и контекст принятия решений, составляет лишь около 5%. Такое смещение фокуса представляет собой серьезную проблему, поскольку ограничивает понимание истинной автономности этих систем и потенциальных рисков, связанных с их внедрением в сложные медицинские процессы. Отсутствие всесторонней оценки долгосрочной работы затрудняет выявление непредвиденных последствий и гарантирует безопасное и эффективное использование агентного ИИ в здравоохранении.
Упреждающее Регулирование: Прогнозирование Рисков Агентного ИИ
Принципы “Обещающего Управления” (Promissory Governance) предлагают проактивный подход к регулированию агентивных ИИ, основанный на прогнозировании их будущих возможностей. В отличие от реактивных мер, применяемых после появления проблем, этот фреймворк позволяет заранее учитывать потенциальные риски и этические аспекты, связанные с развитием ИИ. Это достигается путем анализа траектории развития технологий и определения вероятных сценариев использования, что позволяет разрабатывать нормативные рамки, направленные на предотвращение негативных последствий и обеспечение соответствия ценностям общества. Данный подход особенно важен для агентивных ИИ, способных к автономному обучению и принятию решений, поскольку традиционные методы регулирования могут оказаться неэффективными в условиях быстро меняющихся возможностей.
Для эффективного регулирования перспективных систем искусственного интеллекта необходимы надежные оценочные рамки, выходящие за рамки традиционных метрик технической производительности. В настоящее время оценка сфокусирована преимущественно на корректности работы алгоритмов в лабораторных условиях, в то время как анализ поведения в реальных сценариях развертывания, учитывающий долгосрочную надежность и предотвращение деградации производительности, остается недостаточно развитым. Такие рамки должны включать оценку не только функциональности, но и влияния системы на окружающую среду, взаимодействие с пользователями и соответствие этическим нормам в контексте практического применения. Разработка комплексных оценочных процедур является ключевым условием для обеспечения безопасного и ответственного развития технологий искусственного интеллекта.
Современные методы оценки систем искусственного интеллекта (ИИ) в подавляющем большинстве случаев ориентированы на техническую корректность и точность, оставляя незначительное внимание проблемам реальной эксплуатации. Согласно данным исследования, вопросы, связанные с развертыванием ИИ в реальных условиях и обеспечением его устойчивой работы в долгосрочной перспективе, учитываются лишь в 5% случаев от общего объема оценок. Необходим переход к оценке лонгитюдного поведения систем ИИ, то есть их способности сохранять надежность и функциональность на протяжении длительного периода эксплуатации, предотвращая снижение производительности и отклонения от заданных параметров в процессе реального использования.
Внедрение в Клиническую Практику: Адаптация, а не Замена
Успешное внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в клиническую практику напрямую зависит от эффективной интеграции в существующие клинические рабочие процессы. Это предполагает не замену текущих протоколов, а их дополнение и оптимизацию с использованием возможностей ИИ. Необходимо учитывать специфику работы медицинского персонала, существующие ИТ-системы и нормативные требования. Эффективная интеграция требует тщательного анализа существующих рабочих процессов, выявления узких мест и адаптации алгоритмов ИИ для решения конкретных задач, сохраняя при этом удобство и эффективность работы врачей и других медицинских работников. Отсутствие такой адаптации приводит к снижению производительности, увеличению нагрузки на персонал и, как следствие, к неприятию технологии.
В настоящее время большинство внедренных систем искусственного интеллекта в здравоохранении функционируют как системы с участием человека («Human-in-the-Loop»), что означает необходимость постоянного контроля и верификации результатов со стороны медицинского персонала. Данный подход обусловлен ограничениями существующих алгоритмов и необходимостью обеспечения безопасности пациентов. В рамках такой модели, ИИ выполняет роль ассистента, предоставляя информацию и рекомендации, которые затем оцениваются и утверждаются врачом. Полная автономность ИИ в принятии клинических решений в настоящее время не практикуется из-за рисков, связанных с потенциальными ошибками и сложностью интерпретации данных в индивидуальных случаях.
Критически важным, но часто упускаемым из виду аспектом внедрения систем искусственного интеллекта в здравоохранении является необходимость проведения лонгитюдной оценки поведения (Longitudinal Behavior Assessment) для обеспечения устойчивой надежности и предотвращения снижения производительности с течением времени. Анализ текущих оценок эффективности показывает, что данный аспект учитывается лишь в 5% случаев, что представляет собой значительный пробел в практике валидации ‘Healthcare AI’. Недостаточное внимание к долгосрочной стабильности работы алгоритмов может привести к снижению точности прогнозов, ошибочным рекомендациям и, как следствие, к негативным последствиям для пациентов. Регулярный мониторинг и переоценка производительности в реальных клинических условиях необходимы для поддержания высокого уровня надежности и предотвращения постепенного ухудшения качества работы системы.
Управление Рисками: Основа Доверия к ИИ в Здравоохранении
Эффективное управление рисками является основополагающим аспектом ответственного внедрения искусственного интеллекта в здравоохранение. Тщательная идентификация и смягчение потенциальных вредов для пациентов и медицинских работников — не просто требование безопасности, но и необходимое условие для успешной интеграции этих технологий. В частности, речь идет о предвидении и предотвращении ошибок в диагностике, неверных рекомендациях по лечению, а также о защите конфиденциальности данных. Игнорирование рисков может привести к серьезным последствиям, подрывая доверие к искусственному интеллекту и замедляя прогресс в этой области. Поэтому, разработка и внедрение надежных механизмов управления рисками — ключевой элемент стратегии ответственного развития здравоохранения с использованием технологий искусственного интеллекта.
Для эффективного взаимодействия человека и искусственного интеллекта в здравоохранении критически важна правильная калибровка доверия. Исследования показывают, что недостаточно просто продемонстрировать точность алгоритма; врачам необходимо четко понимать границы его возможностей и потенциальные ошибки. Неадекватное доверие — как чрезмерное, так и недостаточное — может привести к неверным клиническим решениям и негативным последствиям для пациентов. Поэтому, помимо технических характеристик, особое внимание уделяется разработке механизмов, позволяющих врачам оценивать надежность и предсказуемость AI-систем в различных клинических сценариях, формируя тем самым обоснованное и реалистичное представление об их возможностях и ограничениях.
Исследование выявляет существенный разрыв между заявленными возможностями автономного искусственного интеллекта и его фактическими пределами в здравоохранении. Подчеркивается необходимость более глубокой и продолжительной оценки развернутых систем, выходящей за рамки простой технической корректности. В настоящее время лишь около 5% усилий направлены на изучение долгосрочного поведения ИИ, что создает значительный пробел в понимании его надежности и предсказуемости. Для формирования доверия к системам искусственного интеллекта и реализации их полного потенциала в медицинской практике, приоритетным направлением должно стать расширение метрик оценки, охватывающих не только текущую производительность, но и способность системы адаптироваться и функционировать стабильно в течение длительного времени.
Исследование показывает, что вокруг так называемого «agentic AI» в здравоохранении возникает много шума, но мало конкретики. Заявления о «автономности» и «способности к действию» часто опережают реальные возможности систем. Подобная ситуация не нова; история IT-технологий полна примеров, когда за красивыми диаграммами скрывалась неспособность к масштабированию и надежности. Как заметил Андрей Колмогоров: «Математика — это искусство невозможного». В контексте здравоохранения, эта фраза приобретает особое значение: математическая точность алгоритмов не гарантирует их безошибочного применения в реальной клинической практике, где всегда присутствует фактор неопределенности и человеческого фактора. Очевидно, что необходимы более строгие метрики оценки и четкие рамки ответственности, чтобы избежать повторения прошлых ошибок.
Что дальше?
Термин «самостоятельный ИИ» в здравоохранении, как показывает анализ, оказался скорее маркетинговым ходом, чем чётко определённой концепцией. Эта размытость неизбежно ведёт к завышенным ожиданиям и, что более важно, к размыванию ответственности, когда система даёт сбой. В конечном итоге, все эти «революции» сводятся к усложнению процессов отладки. Неудивительно, что вместо исправления ошибок в продакшене, мы лишь продлеваем его страдания.
Будущие исследования должны сосредоточиться не на создании всё более сложных агентов, а на методах оценки их реальных возможностей в условиях эксплуатации. Метрики, которые сейчас используются, как правило, оторваны от клинической практики и не отражают всей полноты рисков. Нужна оценка, ориентированная на внедрение, с акцентом на выявление и смягчение потенциальных ошибок до того, как они затронут пациентов.
Разумеется, надежды на чёткие регуляторные рамки наивны. Однако, без них, «самостоятельный ИИ» рискует стать просто ещё одним уровнем абстракции, скрывающим человеческие ошибки за завесой алгоритмов. И, как всегда, самое ценное — это не инновации, а память о тех временах, когда всё было под контролем — или, по крайней мере, казалось таким.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.18460.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
2026-02-25 04:50