Мы привыкли думать об ИИ в медицине как о супер-диагносте. Но статья в авторитетном журнале *Nature Evidence-Based Dentistry* предлагает взглянуть глубже. Авторы начинают с цитаты Ибн Сины (Авиценны), которой почти 1000 лет, чтобы напомнить: данные — это не ценности. ИИ может знать «как», но только человек решает «зачем».
Вот как технологии прямо сейчас переписывают правила игры в стоматологическом кресле.
1. Ловушка уверенности: LLM против Доказательной медицины
Доказательная медицина (EBD) всегда строилась на честности в вопросах неопределенности. Врач говорит: «Это лечение поможет с вероятностью 85%».
Языковые модели (LLM), напротив, выдают гладкие, красивые и абсолютно уверенные ответы, даже когда ошибаются.
- Риск: Когда ИИ скрывает сомнения, врачи (особенно молодые) и пациенты начинают слепо ему доверять. Это подрывает сам фундамент науки.
2. Новая триада: Пациент — Врач — ИИ
Консультация больше не является диалогом двоих. Пациент приходит на прием уже «подготовленным» — с диагнозом от ChatGPT и списком рисков.
- Вопрос: Возможно, чат-бот, с которым пациент общается каждый день, знает о его страхах и ценностях больше, чем врач?
- Смена роли: Стоматолог превращается из «хранителя знаний» в «куратора правды» — человека, который помогает отделить галлюцинации нейросети от реальности.
3. «Черный ящик» диагностики
Системы поиска кариеса на снимках уже продаются. Но авторы статьи задают неудобные вопросы:
- Кто разметил «истину» в обучающей выборке? (Один эксперт? Консилиум?)
- Были ли в базе данных пациенты, похожие на вашего? (Или только идеальные снимки?)
- Без ответов на эти вопросы красивые графики точности — просто маркетинг.
4. Роботы и оцифровка интуиции
В стоматологию приходят физические роботы, такие как система Yomi для установки имплантов (она не заменяет врача, но ограничивает движение сверла траекторией).
Но есть и более смелая гипотеза: ИИ с датчиками может помочь оцифровать «неявное знание» (tacit knowledge). То самое чувство ткани, микро-движения и интуицию опытного хирурга, которые невозможно объяснить словами, но, возможно, удастся измерить и передать студентам через алгоритмы.
Вердикт: Главный навык врача будущего — не просто нажимать кнопки, а уметь проводить «допрос» алгоритма. Сравнивать его советы с реальностью и понимать, где заканчивается статистика и начинается живой человек.