Нет, пациент, у вас, скорее всего, киберхондрия. Это необоснованная тревога о здоровье, вызванная или усиленная поиском медицинской информации в интернете. Научная работа вот.

Во-первых, маркетологи клиник заинтересованы в том, чтобы вы пришли к ним. Поскольку вы ленивая жопа, остаётся только пугать. Поэтому в почти каждом наборе симптомов будет рак. Так надёжнее. Ну и, чисто в теории, он ведь действительно может подойти и в каких-то случаях его найдут.

Во-вторых, если у вас уже есть подсознательный страх, вы будете бессознательно искать и уделять больше внимания информации, которая подтверждает этот страх, игнорируя ту, что его опровергает.

В-третьих, наш мозг считает более вероятным то, что легче и ярче приходит на ум. Истории о редких и страшных болезнях (рак, рассеянный склероз) гораздо более запоминающиеся и эмоциональные, чем информация о банальном переутомлении или остеохондрозе.

При запросе “головная боль” вероятность наткнуться на информацию об опухоли мозга в 8 раз выше в поисковике, чем в среднем по интернету и в сотни раз выше, чем в медсправочнике.

Сейчас внезапно это может исправиться. Ну или нет.

Теперь можно будет спросить у модели GPT. У них и так было овердофига — больше 5% — медицинских запросов, судя по последнему отчёту, а теперь ещё они запускают приложение со здоровьем. И это хорошо, потому что, конечно, никак нельзя доверять лечение бездушной глючащей машине. Но! Глючит она уже поменьше и пореже, чем врачи в вашей поликлинике в среднем. И маршрутизация будет достаточно хорошей. И страх обращения должен пропасть. И пугать он вас если и будет, то чаще делу, а не чтобы вы принесли денег.

Почему:
— Cтарые проверки симптом-чекеров. Правильный диагноз в топ-5 — 51%, триаж (маршрутизация и лечение) — в 58% случаев.
— Современные приложения — точность до 30-90%, сильно зависит от ситуации, среднее 52%.
— Вот ещё одно сравнение с живыми врачами-офтальмологами. Диагностика врачей — 95%, триаж 86%. Диагностика старой модели GPT-4 93%, триаж 98%, но там косоватая методология, модели немного подсуживали. По травмпунктам модель обошла врачей уже более-менее чисто.
— И вот ещё интересное. На 304 сложных модельных клинических случаях мультиагентная система ставит диагноз примерно в 85% случаев, а опытные врачи в среднем около 20%. Модель делает это сильно дешевле по американским ценам на анализы и исследования. Понятно, что от бытовых ситуаций далеко, но иллюстрация интересная.

Так что если врач обычный, не лучший в сети клиник и не городской эксперт — вероятно, решение модели надёжнее. Или очень скоро будет намного надёжнее, если дать модели весь контекст. Потому что врач может заметить, чем от вас пахнет, и что вы врёте про приём препаратов, и что кожа жёлтая, походка неровная, вы похудели с прошлого раза, голос осип и так далее. Модель может предложить опросник, но всё равно надо ждать видеопотока. Пока его нет.

Если что, проблема коновалов стояла ещё два века назад, и даже тогда была альтернатива дать им деревянную таблицу с дырками, или полагаться на их опыт, образование и медицинские решения. Листайте тут до компаратора Корсакова, старого аналогового компьютера, если интересно.

Нейросети и так используются уже как второе мнение, как способ разобраться с анализами, вместо поиска по симптомам и так далее. Это уже базовое поведение людей. Теперь, вероятно, если дать доступ к контексту вроде данных фитнес-трекера, гео, питания, вести какую-никакую историю обращений и узнавать всё больше про пациента — будет дешёвый и практичный аналог семейного врача. Это лучше одиночных запросов, и это лучше, чем не обратиться в больницу, потому что само пройдёт или потому что страшно же.

Но вы не расслабляйтесь, вдруг это всё-таки рак мозга!

https://t.me/Fourier_series/704