Цена врачебной ошибки в эпоху ИИ: какое будущее ждет врачей и пациентов

Искусственный интеллект (ИИ) все активнее внедряется в образование — причем не только в гуманитарные, но и в естественные науки. Как показали результаты исследования компании "Антиплагиат" за второй квартал 2026 года, медицинские технологии вошли в топ-5 направлений, научные работы которых чаще всего содержали элементы, сгенерированные ИИ. Какие угрозы создает использование студентами-медиками искусственного интеллекта и как можно этому противостоять. Эту информацию сообщает издание ТАСС.

"За 2025 год было проведено более 49 тыс. проверок студенческих работ российских медицинских вузов. В выборке из более чем 32 тыс. статей медвузов средняя доля фрагментов с признаками ИИ составила 2,14%", — рассказал заместитель председателя комитета Госдумы по экономической политике, профессор НИУ ВШЭ Станислав Наумов.

По его словам, глобально медицина пока не выглядит наиболее проблемной сферой, однако следует понимать, что речь идет далеко не только о студенческих работах. "Учащиеся медицинских вузов начинают включаться в научную деятельность уже на втором-третьем курсе. Научная работа для врача — часть профессии и способ научиться работать с доказательствами. Они готовят обзоры, тезисы, статьи, описания клинических наблюдений, а затем продолжают эту работу в ординатуре, аспирантуре и профессиональной практике", — говорит Наумов.

Уже на каждом из этих этапов, по его мнению, преподавателям крайне важно понимать, как именно студент-медик использовал нейросеть. "Студент мог с ее помощью оформить таблицу на основе собственных данных, выстроить структуру текста или улучшить язык, — поясняет депутат. — А мог передать системе анализ источников, интерпретацию результатов и формулирование выводов. Формально в обоих случаях использовался ИИ, но с точки зрения качества подготовки это принципиально разные ситуации".

Во втором случае, по словам Наумова, возникает риск вырастить целое поколение некомпетентных специалистов с фиктивными дипломами и рано или поздно оказаться на хирургическом столе у одного из них.

С этим согласен и директор по цифровой трансформации Пироговского университета Алексей Павлюк. По его словам, главный риск ИИ заключается в том, что он берет на себя анализ и синтез данных, лишая студента возможности выстроить клиническое мышление.

"Опыт врача формируется в коммуникации с пациентом, коллегами, наставниками, решении клинических задач и осознании своей субъектности. Если нейросеть пишет выводы, студент не учится их формулировать, а это прямой путь к размыванию профессиональных компетенций", — заявил он.

Эксперт полагает, что задача текущего момента состоит в том, чтобы отличить допустимую помощь студенту со стороны ИИ от подмены исследования. При этом только простого обнаружения сгенерированного текста, по словам Павлюка, недостаточно.

"Преподавателю нужны данные о процессе: какие фрагменты созданы самим студентом, какие сгенерированы, а какие лишь отредактированы. Важно понимать, применялся ли ИИ для рутинных задач (сбор литературы, структурирование, таблицы, языковая правка) или для ключевых элементов — формулировки гипотез, интерпретации результатов, обоснования выводов. Такой подход позволит преподавателю оценить самостоятельность студента", — считает он.

Станислав Наумов подчеркивает, что в сложившейся ситуации крайне важно применять комплексный подход. Сюда входит и детектор, который будет давать технический сигнал о применении ИИ, и понятные регламенты, которые определят границы допустимого использования нейросети.

"Высшей школе нужны решения, которые позволяют видеть не только итоговый текст, но и процесс работы над ним: какие фрагменты создавались самостоятельно, где применялась генерация, как он дорабатывался и способен ли студент объяснить логику своих выводов", — отмечает Наумов.

Задача таких систем, по его словам, — не вынести автоматический приговор, а дать преподавателю фактуру для профессиональной оценки и одновременно защитить добросовестного студента от необоснованных обвинений в том, что он использовал ИИ там, где его на самом деле нет. Одновременно должны быть заранее определены понятные границы допустимого.

"Таким образом, во-первых, создаются единые прозрачные правила: что разрешено, что запрещено и что необходимо раскрывать. Во-вторых, современные инструменты, способные показать реальный характер применения ИИ, а не просто выявить и поставить галочку о его использовании. Одно без другого не работает", — отмечает депутат.

Хорошая новость заключается в том, что такие решения уже создаются ведущими российскими участниками рынка академических технологий — по запросу образовательного сообщества разрабатывается принципиально новая система проверки заимствований и использования ИИ в студенческих работах.

"Медицинскому образованию не нужно готовить специалистов, которые лучше всех имитируют компетентность. России нужны врачи, способные самостоятельно работать с доказательствами, критически оценивать информацию и отвечать за принятое решение. ИИ может стать легитимным помощником такого специалиста, но учиться, думать и нести ответственность за результат будущий врач должен сам", — заключает Наумов.