Ты биохакер? Ну верни мне мой 2007-й 💅🏻
Мы попросили нашу подругу Машу Куликовскую, врача из США, рассказать, как она использует ИИ для своего здоровья. Маша 15 лет работает на стыке медицины, данных и технологий, создаёт медицинские ИИ-системы и мы ее, под шумок, уговорили прийти и нам про это рассказать 23 сентября
За стаканчиком дистиллированной воды Маша нам поведала несколько крутых историй:
Профессор Стэнфорда, пожилой и очень опытный врач, попросил у меня на приёме один MD-файл (обычный текстовый файл) со всей медицинской историей вместо пачки анализов. Чтобы разобрать его вместе со своими ИИ-агентами.
Звучит как развлечение биохакеров, но я уже встречаю это на приёмах в США: ваш агент готовит контекст, агент врача его читает.
Недавно моему знакомому назначили антибиотик. Дома он прогнал назначение через свою ИИ-систему, куда заранее загрузил историю болезни из другой страны и реакции на лекарства за годы. Система подняла старую запись о непереносимости компонента, о которой он давно забыл. Он вернулся к врачу, и назначение изменили.
Такое случается, потому что у врача было 15 минут и история из одной страны. У Claude сохранились данные за годы, от разных врачей и из разных стран.
Однако, загрузить анализы в ChatGPT или Claude и спросить "что со мной?" это нулевой уровень медицинского ИИ и тут есть тоже свой дивный новый мир со своими нюансами, делимся:
I. Хороший промпт не спасает плохой контекст
Можно идеально сформулировать вопрос. Но если нейросеть не знает, какие препараты вы пьёте, что уже пробовали и почему врач отменил прошлое лечение, она отвечает вам что-то нечто среднее по больнице, выбранное из триллиона параметров.
Поэтому следующий этап это персональная память, которая знает, что именно достать про вас сейчас.
Система здравоохранения фрагментирована везде, а врачи сильно перегружены. История болезни пожилых родителей растёт десятилетиями. У детей, как правило, несколько своих педиатры и прививки. Прибавьте к этому постоянные миграции.
При сложных состояниях два хороших врача дают противоположные рекомендации, и оба правы в своей рамке. Кто держит всю картину? Чаще всего никто. ИИ здесь нужен как память, исследователь, координатор и второй контур проверки. При этом лечит, разумеется, врач.
II. Сделайте это сегодня, лучше прямо сейчас, пока не забыли:
Заведите файл на себя и по одному на каждого в семье, особенно на пожилых родителей. Начните с пяти пунктов:
• реакции на лекарства;
• все препараты и БАДы с дозами, которые вы принимаете;
• хронические диагнозы и операции с годами их проведения;
• семейная история;
• последние важные анализы.
Именно старая запись о непереносимости помогла моему знакомому вовремя пересмотреть назначение. И такую медицинскую сводку у меня попросил профессор в Стэнфорде.
III. А вот где ИИ становится по-настоящему опасен:
Получить медицинский ответ от нейронки легко, сложнее проверить, откуда он взялся. В одном убедительном тексте могут смешаться сильное исследование, пресс-релиз, слабая статья и красивый блог. Модель может не учесть, какая между ними пропасть.
🚶Завтра, 23 сентября, разберем эту тему на эфире
Пройдём путь от "у меня анализы лежат пдфками в загрузках" до "у меня есть система, и я понимаю, где ей доверять, а где нет"
Кирилл Гурбанов покажет свою HealthOS: как собирает анализы и данные трекеров в одной ИИ-системе. А Маша разберёт как собрать медицинскую память для ИИ, как получить больше от 15 минут приёма и как заставить ИИ проверять собственные выводы, а не красиво их объяснять.
🎁 Участникам отдадим research-систему из 7 агентов, которая проверяет все медицинские выводы и рекомендации по десяткам качественных источников, и шаблон вашего личного медицинского файла.
23 сентября, 19:00 по Москве / 18:00 по Европе. Участие бесплатное.
👉 Зарегистрироваться
