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 6 курсов медицинского вуза по федеральному государственному образовательному стандарту, искусственный интеллект Сбера прошёл 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 прошёл тестирование из 100 вопросов. Он набрал 82% при пороге прохождения 70%.

Сергей Жданов, директор Центра индустрии здоровья Сбербанка:

«Наша нейросетевая модель GigaChat развивается очень быстро, осваивая всё новые области знаний. Мы с партнёрами 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 её 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 своём 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». 

Cдача экзамена моделью GigaChat — результат эффективной совместной работы специалистов Центра индустрии здоровья Сбербанка, НМИЦ им. В. А. Алмазова и команды разработчиков GigaChat. Обучение алгоритма заняло полгода. Использовался датасет из 42 Гб 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 неё рекомендации необходимо утвердить с лечащим врачом.