Нейросетевая модель Сбера прошла итоговую аттестацию на квалификацию «врач»

Нейросетевая модель Сбера GigaChat стала одной из первых в мире, сдавшей экзамен высшего медицинского учреждения по направлению подготовки «Лечебное дело», необходимый для получения квалификации «врач-лечебник». Как и любой студент, окончивший шесть курсов медицинского вуза по федеральному государственному образовательному стандарту, искусственный интеллект Сбера прошел тестирование и ответил на вопросы билета. Итоговая оценка — 4. Экзамен принимала комиссия из профессоров терапии, хирургии, акушерства и гинекологии Института медицинского образования НМИЦ им. В. А. Алмазова.

Стандартный билет к устному экзамену содержит три ситуационные задачи — по терапии, хирургии, акушерству и гинекологии — и 3–5 вопросов к ним («укажите предполагаемый диагноз», «составьте план лечения», «назначьте дополнительные обследования» и так далее). Также GigaChat прошел тестирование из 100 вопросов. Он набрал 82 процента при пороге прохождения 70 процентов.

«Наша нейросетевая модель GigaChat развивается очень быстро, осваивая все новые области знаний. Мы с партнерами по всей стране продолжим развивать цифровые решения и технологии для медицины и здоровья. Сегодня хотелось бы отметить роль и поблагодарить сотрудников Центра Алмазова, которые обеспечивают контроль за обучением модели и ее валидацию. Первый этап — сдача экзамена на врача — пройден.

Впереди новые задачи и открытие новых прикладных решений на базе существующих возможностей. В перспективе модель может стать основой для создания помощника врача и пациента, обеспечить новые условия для заботы и знания о своем здоровье для каждого человека и стать существенным подспорьем для клинициста в его повседневной практике. Применение больших языковых моделей и их последователей станет одной из ключевых технологий для развития человекоцентричного здравоохранения», — отметил директор Центра индустрии здоровья Сбербанка Сергей Жданов.

Обучение алгоритма заняло полгода. Использовался датасет из 42 гигабайт специализированной информации, в том числе учебно-методические материалы, рекомендованные для обучения студентов в медицинских вузах России, монографии, методические руководства, научные статьи и обезличенные медицинские данные. При этом модель не является врачом, полученные от нее рекомендации необходимо утвердить с лечащим врачом.

«Проект по обучению большой языковой модели GigaChat медицинским знаниям на уровне выпускника медицинского вуза стал для Центра Алмазова большим вызовом. В проекте принимают участие несколько сотен преподавателей и научных сотрудников. Активно присоединились к работе ординаторы и студенты.

Мы удовлетворены текущими результатами, и обучение модели будет продолжаться. Уже сейчас совместно со Сбером мы запланировали целую линейку прикладных решений для медицинских учреждений, пациентов и врачей на базе GigaChat, разработка которых начнется уже в этом году. Выражаю искреннюю признательность и благодарность руководству Сбербанка за доверие, которое было оказано нашему Центру при выборе нас партнером в таком амбициозном и социально значимом проекте», — сказал генеральный директор ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова» Минздрава России, президент Российского кардиологического общества Евгений Шляхто.