Искусственный интеллект ошибается в первичном диагнозе пациентов в 80% случаев. Исследование JAMA Network Open показывает, что ИИ-модели от OpenAI, Google и DeepSeek часто ошибаются при недостатке данных. Анализ 21 модели выявил: уровень ошибок при дифференциальной диагностике превышает 80%. Модели плохо формируют список гипотез и преждевременно сужают диагноз.

При полной информации точность растет: ошибки падают ниже 40%, лучшие модели достигают 90%. По мнению клинического эпидемиолога Санджая Кинры (Лондонская школа гигиены), технологии перспективны, но пока не заменят врача. @banksta