Как разговаривать с AI о своем здоровье?

Недавно я рассказывал вам про свою Health OS (тут и вот тут) — в неё загружены все мои анализы, визиты к врачам, истории болезни, и через хороший промт она способна давать классные рекомендации.

По крайней мере, мне так казалось.

А потом у меня на глазу вылез огромный ячмень.

Я стал советоваться с ChatGPT, и он дал мне ряд рекомендаций. В числе прочего — не использовать гормональные капли Тобрадекс (их ранее Маше в такой же ситуации прописал врач), а также делать тёплые компрессы три раза в день.

Я последовал рекомендациям.

На восьмой день на моем глазу был огромный, полный жидкости пузырь, который безумно сильно болел — настолько, что невозможно было даже легонечко притронуться пальцем.

(заблюрил на всякий случай фото)

Написал своему приятелю-хирургу. Он сказал, что вообще-то греть в активной воспалительной фазе нельзя. Я насторожился, но всё равно почелленджил его )))

Греть перестал, но на следующий день решил сходить к офтальмологу, поскольку было видно, что дело серьезное.

Врач подтвердил: греть было нельзя, и что у меня не ячмень, а халязион. И прописал обратно гормональные капли (только поновее) и мазь с антибиотиком.

Пузырь лопнул уже через сутки и сейчас уже четвертую неделю рана благополучно заживает.

—

Почему ChatGPT давал неверные рекомендации при, казалось бы, верном промте?

В моём запросе не хватало критически важной инструкции — задавать максимум вопросов для ДИАГНОСТИКИ происходящего. Нейронка просто не «врубилась», что у меня активная фаза воспаления. А доверять распознаванию фотографии без дополнительных проверок нельзя.

Те, кто активно вайбкодит, знают, что есть скиллы /brainstorming и /grill-me. Их суть — перед выполнением любой задачи задать вам кучу вопросов, пока не будет достаточно контекста для формирования качественного ответа.

В одном из следующих постов я поделюсь с вами текущим устройством своей Health OS системы, в том числе промтом, который использую после этого случая.

А пока держите еще пару рекомендаций по работе с AI-ассистентами в экспертных доменах, где нужна высокая квалификация и сертификация (финансы, юриспруденция, медицина и т.п.):

01
Давайте нейросети максимум контекста, который может быть важен в понимании ситуации

02
Проверяйте рекомендации одной нейронки другой (спросили у Opus 5, перепроверьте с GPT 5.6 Sol)

03
Используйте максимальные модели и effort, не экономьте токены на таких задачах

Ну и помните: LLM — это близкий к совершенству движок для ГЕНЕРАЦИИ ( = выдумывания) текстов. Там нет «правды» и «неправды», «хорошо» и «плохо». Есть математика и вероятности, которые работают настолько чудесно в большинстве случаев, что мы называем их интеллектом.