Почему клинический ИИ терпит неудачу, и как это можно изменить

В недавней статье (ссылка в комментариях ниже) утверждается, что клинический искусственный интеллект будет терпеть неудачу теми же шаблонными и предсказуемыми способами, что и сами системы здравоохранения.

Чтобы объяснить этот процесс, она предложила фреймворк FAILURE, где каждая буква обозначает ключевой источник уязвимости:
Framing, Automation, Interface, Learning, Uncertainty, Responsibility, Environment — то есть проблемы фрейминга, автоматизации, интерфейсов, обучения, неопределённости, ответственности и контекста окружающей среды.

Эти факторы не просто существуют по отдельности — они накладываются друг на друга, усиливая риски и в конечном счёте приводя к вреду для пациентов.

Главный вопрос — не точность модели, а её поведение в реальности

Как отмечает Гебауэр, дело не только в том, насколько точна модель. Настоящая проверка начинается там, где ИИ становится частью реального клинического процесса — с реальными врачами, ограничениями времени и давлением решений.

То, что действительно бросается в глаза, — это сдвиг фокуса от вопроса «работает ли модель?» к более важному — «что происходит, когда люди начинают на неё полагаться?»

Именно на этом этапе проявляются системные слабости — не из-за отсутствия алгоритмической точности, а из-за человеческих и организационных факторов.

Ошибки — не только технические

Мы часто рассматриваем red teaming (стресс-тестирование моделей) как чисто техническую процедуру, формальную «галочку» в процессе валидации. Но, как показывает практика, большинство сбоев происходит не из-за кода, а из-за того, что люди:

- слишком доверяют автоматизированным решениям;

- не передают контекст при переходе между системами;

- сталкиваются с неудобными интерфейсами;

- работают в условиях, где скорость вознаграждается сильнее, чем размышления.

Смещение внимания — к ответственности и устойчивости

Фреймворк FAILURE подталкивает дискуссию к вопросам ответственности, обратных связей и человеческого поведения.
Если мы не будем тестировать именно эти аспекты, то повторим те же ошибки безопасности, с которыми медицина сталкивается уже десятилетиями: от неверных диагнозов до неадекватных реакций на системные сбои.

Точность имеет значение. Но устойчивость — имеет большее.
Истинная сила клинического ИИ не в его способности выдавать правильный ответ, а в том, чтобы надёжно функционировать в сложной, непредсказуемой, человеческой среде здравоохранения.

Ключевой вывод

ИИ в медицине не должен просто «работать» — он должен жить внутри системы, где ошибки неизбежны, люди устают, интерфейсы сбивают с толку, а решения принимаются под давлением.
Только если мы научимся проектировать такие системы с учётом этих реальностей, клинический ИИ сможет стать не очередной модной технологией, а устойчивым инструментом реальной медицины.