Время кадровых перемен
Согласно статистике Минздрава, в прошлом году в больницы и поликлиники пришли работать примерно 7,8 тыс. выпускников медицинских вузов. Однако этого оказалось недостаточно, чтобы закрыть существующие вакансии. По оценкам ведомства, восполнить дефицит кадров удастся не ранее 2030 года, доведя показатель обеспеченности врачами до штатных 43 врачей на каждые 10 тыс. человек.
Пока учреждения здравоохранения ждут пополнения, в других отраслях происходит сокращение рабочих мест. Людей требуется меньше, специалистов, в том числе с высшим образованием, заменяет ИИ. Это наблюдается, например, в финансовой сфере, промышленности, логистике и ретейле.
В таком ключе трансформируются экономики ведущих стран мира. Исследования рынка труда США показывают, что нынешняя технологическая революция влияет на «белых воротничков» совсем не так, как раньше. С одной стороны, автоматизация, основанная на генеративном ИИ, снижает спрос на рабочую силу в сферах, требующих решения стандартизованных когнитивных задач. Это офисные работники младшего звена, переводчики, редакторы, наборщики текстов, персонал бухгалтерий и кадровых служб, аналитики и ряд медицинских работников.
С другой стороны, широкое внедрение генеративного ИИ существенно увеличивает спрос на специалистов, обладающих соответствующими компетенциями. Новые знания и навыки требуются, в частности, клиническим психологам, врачам, юристам, инженерам и преподавателям.
The Wall Street Journal недавно писала, что Meta* в ближайшее время планирует сократить штатную численность работников на 10% и отменяет планы по найму 6 тыс. сотрудников на открытые вакансии. Эксперты связывают решение с автоматизацией процессов. Как известно, компания внедряет инструмент отслеживания нажатий клавиш и кликов сотрудников, чтобы помочь в обучении моделей искусственного интеллекта.
Вопрос автоматизации процессов с помощью ИИ и, как следствие, сокращения рабочей силы стал предметом политических баталий. В США демократы, ратующие за сохранение рабочих мест, препятствуют повсеместному внедрению генеративных моделей, тогда как республиканцы видят в этом новые возможности для развития многих отраслей экономики, в том числе и здравоохранения.
Режим ограниченного допуска
Росздравнадзор разрешил к применению 54 медицинских изделия с ИИ, добрая половина из которых связана с расшифровкой радиологических снимков. Для сравнения: в США этот показатель превышает 1200, а врачи опираются на помощь ИИ в широком круге задач.
Несмотря на то, что и в этой сфере нам в очередной раз приходится догонять Америку, российских медиков тревожит будущее. Многие всерьез опасаются конкуренции с ИИ на рынке труда. Абитуриенты медвузов пытаются угадать, какую врачебную специальность выбрать, чтобы через шесть лет, получив диплом, не остаться без работы.
Подобные опасения на данном этапе беспочвенны. Начнем с того, как формируется потребность в медицинских кадрах. Спрос определяет поток пациентов, нуждающихся в медицинской помощи. Предложение формирует система здравоохранения, устанавливая численность и структуру медицинских кадров. Это разница между притоком и оттоком кадров. Приток – это выпуск из вузов. Отток кадров из отрасли зависит от среднего возраста медработников и ожидаемого выхода на пенсию. Важное значение имеет привлекательность профессии, то есть желание дипломированных специалистов оставаться в ней.
Нельзя здесь не упомянуть и о производительности труда, которую сегодня в экономике в целом и здравоохранении в частности определяют цифровизация и ИИ. И если электронные медицинские карты (ЭМК) с неудобными интерфейсами и многочленными отчетными формами привели к увеличению нагрузки и выгоранию врачей, то сейчас надежда возлагается на ИИ: технологии позволяют повысить качество медицинской помощи, свести к минимуму брак в работе, то есть риск врачебных ошибок.
Что можно сказать о том, как станет меняться спрос? Количество пациентов год от года будет расти – это естественные процессы, связанные с демографией. С увеличением средней продолжительности жизни и снижением рождаемости население стареет. Распространяются хронические неинфекционные заболевания (ХНИЗ), нельзя скидывать со счета и угрозы возникновения новых инфекций.
Более того, спрос может увеличиться в связи с ложноположительными диагнозами. Некоторые пациенты с помощью генеративных моделей искусственного интеллекта пытаются самостоятельно ставить себе диагнозы. Между тем ИИ «в белом халате» отнюдь не застрахован от врачебных ошибок, разобраться в которых и исправить может только человек с профильным медицинским образованием. Так что практикующему врачу в этом отношении работы, скорее всего, прибавится.
Поликлиника в цифровом формате
Что касается производительности и качества труда, которые в значительной степени влияют на структуру и штатную численность персонала больниц и поликлиник, то можно назвать как минимум шесть факторов, связанных с внедрением ИИ. Первый и, пожалуй, самый понятный всем эффект – освобождение врача от рутинных административных процессов.
Действительно, на ИИ можно возложить заполнение электронных медицинских карт по итогам консультативного приема в районной поликлинике или заполнение выписного эпикриза в стационаре. А еще формирование счетов на оплату услуг по полисам ОМС для страховых компаний, поиск данных о пациентах в информационной базе организации и так далее.
Для участкового врача это означает существенную экономию рабочего времени. Так, только автоматизированное заполнение ЭМК позволяет в неделю принимать на одного пациента больше. Получается, что помощь со стороны ИИ напрямую влияет на ключевой для медучреждения показатель производительности труда.
Операция под прикрытием ИИ: способен ли цифровой доктор заменить врача-человека
Генеративный искусственный интеллект помогает ускорить и повысить качество визуальной диагностики. Основанные на машинном обучении модели ИИ, распознающие патологию на радиологических снимках, видеоизображениях при современных методах диагностики ряда заболеваний, гистологических препаратах и ЭКГ, являются надежными помощниками врачей-диагностов.
Точность ряда моделей по распознаванию рентгеновских снимков достигает 99%. ИИ способен распознать такие тонкости на ЭКГ, на которые не всегда обратит внимание даже опытный специалист. Правило «предупрежден, значит вооружен» в данном случае работает. Появляется возможность своевременно предсказывать риски возникновения опасных аритмий.
Возможно, врачей-диагностов в дальнейшем потребуется меньше, но эта специальность все равно будет востребована. Кто-то же должен сказать, что ИИ не ошибся в выявлении симптомов заболевания, и взять на себя ответственность за окончательный диагноз.
При этом лечащий врач может рассчитывать на оперативную помощь и подсказки ИИ в сложных случаях диагностики и лечения. «Консультанты» ценны тем, что напомнят об альтернативных диагнозах и современных методах лечения, предупредят об опасных взаимодействиях лекарств. Такие модели уже сегодня считаются «золотым стандартом», приближаясь по качеству клинического мышления к 90% и обеспечивая точность диагностики на 66%.
Часто они превосходят по указанным параметрам опытных врачей. Известно мнение на этот счет профессора, заведующего кафедрой терапии Калифорнийского университета Роберта Вахтера. Он убежден, что общедоступные большие языковые модели улучшают работу врача на 10–15%. Однако для консультаций они не годятся. Необходимы виртуальные помощники, опирающиеся на постоянно обновляемую и доверенную базу медицинских знаний.
Нет сомнений в том, что ИИ поможет ускорить разработку и вывод на рынок новых лекарств. Раньше от идеи до реализации на это уходило 10–15 лет. Сегодня благодаря векторным и графовым базам знаний время сократилось минимум в два раза. И это только начало, в будущем задачи можно будет решать еще быстрее.
Внедрение ИИ открывает хорошие перспективы для дистанционного мониторинга состояния здоровья пациентов и самодиагностики. Многочисленные приборы и датчики, соединяя данные о пациенте на одной платформе, смогут анализировать информацию в режиме реального времени. Они напомнят, допустим, о необходимости изменить дозу лекарств или скорректировать диету, проконсультироваться с лечащим врачом или незамедлительно обратиться за помощью.
Стационар в домашних условиях
Наиболее перспективны приложения смартфона или планшетного компьютера для диагностики инфекций уха и глаз, анализа состояния кожных покровов, родинок и других новообразований. Незаменимыми помощниками могут стать малые аппараты УЗИ для сканирования беременности в домашних условиях.
На основе этих решений, в которых определяющую роль играет генеративный ИИ, уже сегодня реализуется концепция «стационара на дому». Проект сейчас апробируют в удаленных регионах, но лет через пять он, скорее всего, получит широкое применение. Тогда количество койко-мест в стационарах для круглосуточного пребывания пациентов можно будет сократить.
На основе генеративных моделей ученые разработали виртуальных хирургов, которыми можно управлять из других городов и стран. Это так называемые спутниковые госпитали. Одновременно идет разработка роботов – социальных работников и роботов-санитарок, которые смогут так же бережно ухаживать за больными, как живые люди. С их появлением в медицинских организациях удастся в среднесрочной перспективе заменить часть младшего медицинского персонала, кстати, тоже весьма дефицитного на рынке труда.
Таким образом, ИИ потенциально способен повысить производительность и качество труда в медицине, не вытеснив полностью из отрасли человека. Это предполагает серьезные инвестиции со стороны как государства, так и бизнеса. Если ориентироваться на зарубежный опыт, затраты на приобретение и обслуживание ИИ-сервисов медицинскими организациями достигают от $300 тыс. до $1 млн.
Впрочем, нужны не только деньги. Необходимо привести медицинские и административные данные в надлежащий вид, то есть стандартизованный, полный и без ошибок. Требуется научить врачей пользоваться новыми инструментами, понимать преимущество и помнить о рисках. На повестке дня редизайн процессов и подготовка кадров для российского здравоохранения, которые при соблюдении условий найдут в ИИ надежного помощника.
Автор – доктор медицинских наук, ректор Высшей школы организации и управления здравоохранением (ВШОУЗ)
*признана в РФ экстремистской и запрещена
