Как расшифровать анализы онлайн: поиск, ChatGPT или специализированный ИИ-сервис

Получили результаты анализов, открыли PDF — а там десятки показателей, сокращения, референсные значения и несколько строк, выделенных красным. До врача ещё несколько дней, но понять, что означают результаты, хочется уже сейчас. Самый очевидный путь — интернет. Можно искать каждый показатель отдельно, отправить результаты в ChatGPT или воспользоваться сервисом, который специализируется именно на расшифровке лабораторных анализов. На первый взгляд все три способа делают примерно одно и то же. Но на практике результат получается разным. Разберёмся почему.

Способ 1. Искать каждый показатель отдельно

Это, пожалуй, самый привычный сценарий. Допустим, в биохимическом анализе крови повышен АЛТ. Человек открывает поиск и пишет: «АЛТ повышен — что это значит?» Через несколько секунд перед ним десятки материалов: что такое АЛТ, почему показатель может повышаться и с чем могут быть связаны его изменения. Если нужно разобраться с одним незнакомым показателем, поиск действительно удобен. Сложности начинаются, когда показателей много. Например, в результатах есть АЛТ, АСТ, билирубин, глюкоза, холестерин, креатинин и ещё десяток значений. Некоторые находятся внутри референсного интервала, другие выходят за его пределы. Теперь каждый показатель приходится изучать отдельно. В итоге вместо расшифровки анализа человек получает набор самостоятельных объяснений, которые ещё нужно каким-то образом собрать в одну картину. А лабораторные показатели не всегда имеет смысл рассматривать изолированно. В некоторых случаях гораздо полезнее оценивать несколько связанных результатов вместе. Поэтому поиск хорошо отвечает на вопрос: «Что означает этот показатель?» Но гораздо хуже — на другой: «Что означают мои результаты в целом?»

Способ 2. Отправить результаты в ChatGPT

С появлением универсальных нейросетей задача стала заметно проще. Вместо десяти поисковых запросов можно прикрепить результаты и попросить: «Объясни мои анализы простым языком». ИИ способен структурировать информацию, объяснить медицинские термины и обратить внимание на несколько показателей одновременно. Это уже намного ближе к тому, что обычно хочет получить человек. Но здесь возникает другая особенность: результат сильно зависит от поставленной задачи. Например, можно спросить: «Почему у меня повышен АЛТ?» И получить подробное объяснение именно про АЛТ. Но был ли АЛТ самым важным результатом этого анализа? Какие показатели ещё стоит учитывать? Есть ли между ними взаимосвязи? На что обратить внимание в первую очередь? Чтобы получить более содержательный разбор, пользователю приходится самому определять задачу: сообщать необходимые исходные данные, просить проанализировать показатели вместе, выделить главное, объяснить взаимосвязи и сформулировать вопросы для врача. То есть универсальная нейросеть может быть мощным инструментом, но структуру работы с результатами во многом задаёт сам пользователь.

Способ 3. Специализированный сервис

Есть и другой подход — сервисы, изначально созданные для работы с лабораторными результатами. Их преимущество не обязательно заключается в какой-то «особенной нейросети». Главное отличие — весь сценарий уже построен вокруг конкретной задачи. Пользователю не требуется придумывать промпт, переписывать показатели по одному или решать, о чём спросить ИИ дальше. Именно по такому принципу мы развиваем Medlyx. В сервис можно загрузить фотографию или PDF с результатами анализов и указать пол и возраст. Система извлекает показатели из документа, объясняет результаты, а затем формирует общий разбор загруженных анализов. При разработке для нас оказался важен один момент. ИИ просто объясняет каждый показатель по очереди, получается более удобная версия обычного поиска. Пользователю уже не приходится открывать десяток вкладок, но проблема фрагментарности остаётся. Поэтому следующий шаг — попытаться посмотреть на результаты как на единый набор данных: выделить наиболее важные моменты, обратить внимание на сочетания показателей и помочь человеку сформулировать вопросы, которые затем можно обсудить с врачом. На мой взгляд, именно здесь специализированный сценарий начинает давать реальное преимущество перед простым поиском отдельных значений.

Почему показатель вне нормы ещё не означает диагноз

Здесь стоит сделать важную оговорку. Выход результата за указанный лабораторией референсный интервал сам по себе не является диагнозом. На лабораторные показатели могут влиять разные факторы, а их медицинская интерпретация зависит не только от цифр в бланке. Поэтому сценарий:

увидел красный показатель → нашёл заболевание → поставил себе диагноз

может привести к совершенно неправильным выводам. И появление ИИ этого принципиально не меняет. Даже если система способна сопоставить много показателей, у неё может не быть полной истории человека, информации о симптомах, принимаемых препаратах, проведённом осмотре и других данных, которыми располагает врач. Поэтому я считаю неправильным позиционировать подобные инструменты как «врача в телефоне». Их задача гораздо практичнее: помочь человеку понять информацию, которая уже находится перед ним.

А если просто посмотреть на отметки лаборатории?

Это ещё один вполне разумный вариант. Лабораторные бланки обычно содержат референсные интервалы, а значения за их пределами могут выделяться цветом, стрелкой или другим обозначением. Для быстрого просмотра этого достаточно. Но лабораторный бланк в первую очередь показывает:

показатель → результат → единицу измерения → референсный интервал.

Он не обязательно объясняет простым языком, что представляет собой показатель, насколько существенно отклонение и как его следует рассматривать вместе с другими результатами.Поэтому отметки лаборатории, поиск, универсальная нейросеть и специализированный сервис на самом деле решают немного разные задачи.

Так что же выбрать?

Я бы не составлял из этих способов рейтинг. Если встретился один непонятный термин или показатель — проще воспользоваться поиском. Если хочется самостоятельно исследовать результаты, задавать уточняющие вопросы и управлять ходом разбора — для этого хорошо подходит ChatGPT или другая универсальная нейросеть. Если задача звучит примерно так: «Вот мои анализы. Помогите понять, что в них главное и как результаты связаны между собой», — удобнее использовать инструмент, специально построенный вокруг такого сценария. А вот когда вопрос меняется на: «Какой у меня диагноз и чем мне лечиться?», — граница возможностей онлайн-расшифровки уже пройдена. Такие решения должен принимать врач с учётом не только лабораторного бланка, но и всей клинической картины. Мне кажется, именно эту границу особенно важно сохранить по мере развития медицинских ИИ-сервисов. Не пытаться заменить врача. Не обещать диагноз по фотографии анализа. А решить более простую и действительно востребованную задачу: перевести лабораторные результаты с медицинского языка на понятный человеку, показать общую картину и помочь подготовиться к разговору с врачом. И вот для этой задачи искусственный интеллект уже может быть действительно полезным инструментом.