У 2000-х роках Адам Родман, тодішній студент другого курсу медичного факультету, використав свою бібліотеку, щоб допомогти пацієнту з незвичайним станом. Він провів два години, досліджуючи і ділячись результатами наукових досліджень, що суттєво вплинуло на лікування пацієнта. Тепер, будучи доцентом Гарвардської медичної школи та лікарем у Медичному центрі Бет Ізраель Діконесс, він використовує мобільний додаток OpenEvidence, розроблений із викладачами Гарварда, який дозволяє йому швидко отримувати доступ до медичної літератури під час взаємодії з пацієнтами. Запровадження великих мовних моделей (LLMs), таких як ChatGPT у 2022 році, має потенціал трансформувати медичну сферу, схоже на проект людського генома або появу інтернету, покращуючи ефективність, зменшуючи помилки та зміцнюючи стосунки між пацієнтами та лікарями. Проте цей перехід викликає занепокоєння через упередження в джерелах даних і можливість того, що LLM можуть "галюцинувати", створюючи хибну інформацію. Родман застерігає, що якщо медична спільнота не переосмислить свою структуру та пріоритети, вплив ШІ може бути обмеженим. Айзек Кохан, голова кафедри біомедичних інформатики, зазначає, що сьогоднішні можливості ШІ безпрецедентні в порівнянні з попередніми технологіями. Зважаючи на чіткі ознаки неефективності в системі охорони здоров'я, він підкреслює, що ШІ має доповнювати лікарів, а не замінювати їх. Негайна корисність ШІ вже була продемонстрована в таких завданнях, як генерація запитів на попереднє погодження та пропозиція діагнозів, що підкреслює його потенціал підвищувати прийняття рішень.

Дослідження показало, що LLM можуть перевершити лікарів у точності діагностики, коли залучені недосвідчені медики. Родман пропонує використовувати ШІ як інструмент для вторинної думки, покращуючи критичне мислення серед практиків. Не зважаючи на обіцянки, експерти попереджають, що інтеграція ШІ повинна бути ретельно контрольованою через упередження в даних і необхідність наявності знаних людських перевірок. Справи, що ілюструють нерівність у лікуванні пацієнтів, підкреслюють, як упередження, вбудовані в ШІ, можуть посилювати існуючі нерівності в охороні здоров'я. У дослідженнях ШІ демонструє потенціал сприяти прогресу, прогнозуючи структури і функції білків, допомагаючи вченим заповнювати прогалини в знаннях. Медична школа все більше впроваджує ШІ у свій навчальний план, підкреслюючи необхідність для майбутніх спеціалістів у сфері охорони здоров’я адаптуватися до швидко змінюваного технологічного середовища. У підсумку, ШІ представляє трансформаційну можливість для медицини, пропонуючи підвищену ефективність і покращене обслуговування пацієнтів, але воно несе значні ризики, які повинні бути вирішені для забезпечення рівноправних і безпечних медичних практик. Постійна освіта і гнучкий підхід є необхідними для професіоналів, які проходять через цей технологічний зсув.