Врачи утроили использование ИИ — и утроили список его ограничений

Врачи и медсестры, которые уже интегрировали ИИ в повседневную практику, наиболее решительно выступают против расширения его роли. Опрос 355 американских врачей и медсестер, проведенный по заказу Wolters Kluwer в марте 2026 года, показал, что ежедневное использование ИИ клиницистами утроилось по сравнению с предыдущим годом. В той же выборке: 74 процента опасаются, что технология подорвет клинические навыки, которые она заменяет, 74 процента не доверяют ее результатам из-за галлюцинаций, а 72 процента обеспокоены тем, что бизнес-модели, ориентированные на рекламодателей, исказят медицинские рекомендации. Люди, которые используют ИИ чаще всего, наиболее решительно очерчивают границы.

Как эти границы выглядят на практике: клиническая визуализация и диагностика находятся на допустимой стороне. Документация, рекомендации по лечению, общение с пациентами и все, что касается клинического суждения, — на другой. Клиницисты годами наблюдали, как ИИ совершенствуется в чтении снимков и выявлении аномалий — улучшения, которые измеримы, опубликованы и прошли рецензирование. Такая же доказательная база отсутствует для более широких приложений, которые разработчики сейчас внедряют в больницы. Врачи не отвергают ИИ. Они применяют к нему ту же тщательную проверку, что и к любому клиническому вмешательству.

Разрыв в управлении измерим и закрывается не быстро. Доля клиницистов, которые говорят, что осведомлены о политике управления ИИ в своем учреждении, выросла с 21 процента в 2025 году до 27 процентов в прошлом году. Это прирост на шесть процентных пунктов на показателе, который должен быть близок к 100. Когда учреждения внедряют системы ИИ для клинического использования без соответствующих структур управления, клиницисты заполняют этот пробел самостоятельно — поэтому индивидуальное сопротивление наиболее высоко в тех областях, где институциональный надзор наиболее слаб.

Опасения по поводу галлюцинаций не теоретические. Большие языковые модели, используемые в клинических контекстах, выдавали правдоподобную, но фактически неверную информацию о лекарственных взаимодействиях, дозировках и диагнозах. Опасения по поводу предвзятости, обусловленной рекламодателями, отражают нечто более структурное: большинство клинических инструментов ИИ созданы компаниями, чей доход зависит от вовлеченности и дополнительных продаж, а не от результатов лечения пациентов. Клиницисты, работающие внутри этих систем, распознают несовпадение стимулов, даже если поставщики не рекламируют его.

То, что описывает опрос, — не технофобия. Это профессия, последовательно применяющая стандарты доказательности. Радиологический ИИ прошел проверку, потому что создал массив рецензируемых доказательств и прошел клинические испытания. Инструменты, которые сейчас внедряются для документации, триажа и взаимодействия с пациентами, не прошли через этот процесс в сопоставимом масштабе. Financial Times, сообщая об опросе сегодня, представляет это как сопротивление. На самом деле это скорее запрос на ту же планку доказательности, которую должно преодолеть любое другое медицинское вмешательство.

Индекс ИИ Stanford HAI AI Index 2026 года отслеживает аналогичную тенденцию в своем разделе по медицине: внедрение опережает валидацию, и места, где клинический ИИ наиболее внедрен, редко совпадают с теми, где существует устоявшаяся литература о результатах. Данные Wolters Kluwer добавляют точку зрения практикующих специалистов — что люди, ближе всего стоящие к технологии, наиболее четко формулируют, где заканчиваются доказательства.

Теги: clinicians, deskilling, diagnostics, healthcare, medical AI, Wolters Kluwer