🤖 LLM как ассистент, а не врач

Большие языковые модели не должны ставить диагнозы или назначать лечение. Однако они отлично справляются с ролью интеллектуального помощника: помогают структурировать информацию, писать отчёты, искать в документах, обучать персонал. Ключевое правило: все решения остаются за человеком, а LLM лишь ускоряет рутинные задачи.

✅ Проверенные сценарии применения

• Суммирование медицинской литературы – сокращение статей до ключевых тезисов, выделение методов, результатов, ограничений.
• Извлечение структурированных данных из текста – из историй болезни, выписных эпикризов, протоколов операций.
• Генерация отчётов и шаблонов – создание черновиков выписных эпикризов, заключений по шаблону.
• Поиск по документам (RAG) – вопросы к клиническим рекомендациям, протоколам, инструкциям.
• Обучение и тестирование – генерация клинических задач, вопросов для экзаменов, разбор сложных случаев.
• Перевод медицинских текстов – с русского на английский и обратно, с учётом терминологии.
• Форматирование и проверка текста – приведение к единому стилю, поиск орфографических ошибок.

📝 Что такое промт и как его готовить?

Промт (запрос) – это инструкция для LLM. Чётко сформулированный промт значительно повышает качество ответа и снижает риск галлюцинаций.

• Будьте конкретны – вместо «Напиши про гипертонию» напиши «Перечисли основные классы антигипертензивных препаратов и их механизмы действия».
• Задавайте формат ответа – «Ответь в виде маркированного списка», «Выдай результат в формате JSON».
• Ограничьте объём – «Суммируй текст в 3–4 предложения».
• Дайте пример (few‑shot) – покажите один‑два примера того, как должен выглядеть ответ.
• Попросите указать источник – «Если ссылаешься на исследование, укажи авторов и год».

📋 Готовые шаблоны промтов

❌ Частые ошибки в промтах

• Слишком общий запрос – «Расскажи про диабет» → LLM выдаст поверхностный ответ.
• Нет ограничения на галлюцинации – всегда добавляйте «Если не знаешь точного ответа, скажи "неизвестно"».
• Не указан формат ответа – получите «простыню» текста, неудобную для дальнейшей обработки.
• Запрос на постановку диагноза – LLM может дать опасный ответ. Никогда не используйте для диагностики.
• Не проверяете ответ – всегда перепроверяйте цифры и факты по первоисточникам.

🛡️ Техники для повышения достоверности

• Chain‑of‑Thought (CoT) – попросите модель объяснить ход рассуждений перед ответом. «Сначала подумай шаг за шагом, затем напиши ответ».
• Self‑ask – модель сама задаёт себе уточняющие вопросы.
• Внешние источники (RAG) – как описано в другой статье, подавайте в промт релевантные фрагменты документов.
• Калибровка температуры – для медицинских задач используйте низкую температуру (0,0–0,3), чтобы модель была более детерминированной.

🔍 Разбор примера: анализ побочных эффектов

Такой промт даёт структурированный, проверяемый результат, который легко использовать в отчёте или базе данных.

💻 Какие локальные LLM использовать для медицинских задач?

• Для работы с русским языком – Qwen2.5‑7B, Gemma‑3‑4B, Mistral‑7B (базовый).
• Для английского и международных статей – Llama 3, Phi‑3, Mistral.
• Локальность – все перечисленные модели работают офлайн на вашем компьютере (через Ollama или Hugging Face Transformers).
• Для RAG – дополнительно нужна модель эмбеддингов (например, all‑MiniLM‑L6‑v2 или rubert‑tiny).

Важно: медицинские данные не должны покидать ваш компьютер. Используйте только локальные LLM, без облачных API.