По сообщению Google Research, компания разработала экспериментального ИИ-агента для медицинских консультаций, который кардинально меняет подход к поиску медицинской информации. Вместо стандартного «вопрос-ответ» система использует стратегию активного диалога, напоминающую работу врача.
Проблема поиска медицинской информации онлайн
Исследование Google выявило ключевую проблему: люди часто не могут корректно сформулировать свои медицинские запросы. Как описал один из участников исследования: «Я просто бросаю все слова в запрос и смотрю, что вернется». Без медицинского образования сложно понять, какие детали действительно важны для точного диагноза или рекомендации.
Три принципа работы Wayfinding AI
Новый подход основан на трех ключевых принципах:
- Активное диалоговое руководство: ИИ задает до трех целевых вопросов на каждом этапе разговора, чтобы систематически устранять неопределенность
- Ответы «в меру возможностей»: На каждом шаге система предоставляет наилучший возможный ответ на основе имеющейся информации, но подчеркивает, что ответ может быть улучшен
- Прозрачность рассуждений: ИИ объясняет, как новые ответы пользователя повлияли на уточнение рекомендаций
Интерфейс двухпанельного диалога
Для обеспечения удобства использования разработан двухколоночный интерфейс. Левая колонка содержит диалог и уточняющие вопросы, правая — текущие ответы и подробные объяснения. Это разделяет интерактивную беседу от информационного контента.
Идея перенести медицинский анамнез в диалоговый ИИ выглядит многообещающе, но вызывает вопросы о клинической валидации. Пока это исследовательский прототип, а не медицинский инструмент — разница принципиальная. Интересно, как такая система будет справляться с когнитивными искажениями пользователей, которые склонны преувеличивать или недооценивать симптомы.
Результаты пользовательского тестирования
В рандомизированном исследовании с участием 130 человек Wayfinding AI показал значительное превосходство над базовой версией Gemini 2.5 Flash по шести параметрам:
- Полезность ответов
- Релевантность задаваемых вопросов
- Персонализация под конкретную ситуацию
- Понимание целей пользователя
- Удобство использования
- Эффективность получения полезной информации
Большинство участников предпочли подход с отложенным ответом, где ИИ сначала задает уточняющие вопросы. Как отметил один из пользователей: «Это ощущается так, как будто ты разговариваешь с врачом… это придает уверенности, что система хочет узнать больше, прежде чем дать ответ».
Исследование демонстрирует потенциал диалоговых ИИ-систем в медицине, но также поднимает важные вопросы о качестве валидации и клинической ответственности. Пока это лишь академический проект, но направление явно перспективное.