Skip to main content
Number №4, 2025
Legal Sovereignty of the Individual in Digital Healthcare in the Era of Artificial Intelligence
Number №3, 2025
Digital Health: Forecast for 2025-2030
Number №2, 2025
Digital technologies in remote monitoring of childbirth with a Clinical decision support system (CDSS)
Number №1, 2025
Digital technologies for health promotion and disease prevention in older adults
Number №4, 2024
Computer reconstruction of the interaction of genes associated with Angelman syndrome
Number №3, 2024
Telemedicine today: trends in the use of telemedicine consultations based on regional experience
Number №2, 2024
Mobile apps for psychological well-being: user attitudes and definition of requirements
Number №1, 2024
Diagnosis in the era of digital medicine
Number №4, 2023
Artificial intelligence in Russian healthcare: collecting and preparing data for machine learning
Number №3, 2023
China as a supplier of medical equipment in the Russian Federation. Options for cooperation and features of working with Chinese suppliers
Number №2, 2023
Experience in teaching telemedicine in the system of higher professional education The attitude of medical workers to telemedicine technologies
Number №4, 2022
Physician burnout: the hidden healthcare crisis. Results of an online survey of doctors
Number №3, 2022
Interaction of clinical and diagnostic medicine. Results of an online survey of doctors
Number №2, 2022
Mobile applications for mental health self-management: a review of customers’ opinions Ultrasound robots: ready-to-use solutions and perspective directions
Number №1, 2022
Digital transformation of the pathological service as a way to improve the quality of medical care
Number №4, 2021
Clinical guidelines of the Ministry of Health of the Russian Federation: are doctors ready to follow them? Results of an online survey of doctors.
Number №3, 2021
Виртуальная реальность (VR) в клинической медицине: международный и российский опыт
Number №2, 2021
Дистанционные консультации пациентов: что изменилось за 20 лет?
Number №1, 2021
Experience of participation in the blood pressure telemonitoring pilot project of the Ministry of Healthcare
Number №4, 2020
Автоматизация процесса выявления у беременных заболевания COVID-19
Number №3, 2020
Remote cognitive behavioral therapy for stress disorder associated with the COVID-19 pandemic
Number №2, 2020
Distance education at a medical school during the COVID-19 pandemic: the first experience through the eyes of students
Number №1-2, 2018
Ответственность при использовании телемедицины: врач или юрист Скрининг меланомы: искусственный интеллект, mHealth и теледерматология
Number №3, 2018 год
II Всероссийский форум по телемедицине, цифровизации здравоохранения и медицинскому маркетингу «ТЕЛЕМЕДФОРУМ 2019» Эффективность телемедицинских консультаций «пациент-врач» Телереабилитация: рандомизированное исследование исходов
Number №1-2, 2019
Роль искусственного интеллекта в медицине Информационная система поддержки принятия врачебных решений
Number №1, 2020
Technologies for continuous monitoring of blood pressure: prospects for practical application Telemedicine technologies in the Chinese army
Number №2, 2017
Primary telemedicine consultation "patient-doctor": first systematization of methodology
Number №1, 2017
1. A systematic review of using Internet messengers in telemedicine 2. Telemedicine and social networks in the fight against drug addiction
Number №1, 2016
1. The Experience of the Telehealth Network of Minas Gerais, Brazil 2. The Remote Monitoring of Patients with Congestive Heart Failure:The Organizational Impact..
Number №1, 2015
Teleassessment for diagnosis and treatment in urology Efficiency of telemedicine at the northern regions Russian Federation A.L. Tsaregorodtsev

ChatGPT в медицине: возможности и ограничения

DOI: 10.29188/2712-9217-2024-10-1-33-43
For citation: Шадеркина В.А. ChatGPT в медицине: возможности и ограничения. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2024;10(1):33-43; https://doi.org/10.29188/2712-9217-2024-10-1-33-43
Шадеркина В.А.
2273

Введение. За последние несколько лет во всем мире ChatGPT и подобные технологии на базе больших языковых моделей (БЯМ)/искусственного интеллекта (ИИ) активно внедряются в медицину.

Материалы и методы. Автор проанализировал имеющиеся литературные данные по применению больших языковых моделей (LLM, БЯМ, ИИ) в медицине и высказал свое мнение о том, может ли ИИ/ChatGPT заменить врача, а также стоит ли опасаться интеграции ChatGPT в медицину.

Результаты. Место ИИ/ChatGPT в медицине еще предстоит определить, но уже сейчас можно выделить области его использования – оценка медицинских данных и поддержка клинических решений, обучение и повышение квалификации медицинских работников, управление и обработка большого количества документации, поддержка общения с пациентами, в том числе высокоперсонализированное общение с пациентами и их родственниками.

Однако необходимо учитывать, что ChatGPT/ИИ – это развивающийся инструмент, который на данный момент сложно назвать совершенным. Несмотря на высокий уровень развития, ИИ/ChatGPT может допускать ошибки, особенно если он обучался на неполных, недостаточных или предвзято представленных данных. Например, ИИ может не учитывать социальные, психологические и экономические факторы пациентов, что критически важно для правильной диагностики и лечения. Более того, известен такой фактор, как «галлюцинации» ИИ/ChatGPT – формат, при котором происходит генерация некорректных, вымышленных данных («галлюцинации»), что требует дополнительной верификации информации медицинским персоналом. Отдельные проблемы, остающиеся нерешенными – конфиденциальность данных пациентов, а также юридическая и этическая ответственность.

Выводы. Перспективы применения LLM/ИИ/ChatGPT в медицине безграничны и включают повышение эффективности медицинской работы и улучшение взаимодействия с пациентами, поддержку принятия решений и административную помощь, потенциал для использования в образовательных и исследовательских целях, демократизацию технологий ИИ. Независимо от нашего отношения к ChatGPT, развитие ИИ не остановить. Самый разумный курс действий – принять его и использовать его возможности для улучшения здравоохранения человека. Требуется разработка мер по обеспечению безопасности данных и соблюдению этических норм применения LLM/ИИ/ChatGPT.

Attachment Size
Download 456.9 KB
Keywords: large language models; artificial intelligence; ChatGPT; medicine; clinical decision support