Расследование запутанных медицинских инцидентов порой требует нестандартных подходов. В конце февраля 2026 года Центры по контролю и профилактике заболеваний США (CDC) опубликовали отчёт о необычном применении нейросетей в эпидемиологии: департамент здравоохранения округа Браун (штат Иллинойс) использовал ChatGPT 4.0 для поиска источника заражения сальмонеллой.
Всё началось 5 августа 2024 года, когда местный шериф обратил внимание на странную закономерность: сразу несколько кандидатов в присяжные пожаловались на острую желудочную инфекцию. Спустя неделю власти штата подтвердили первый случай заражения бактерией Salmonella enterica. Вскоре число заболевших выросло до 13 человек (семь подтверждённых случаев и шесть вероятных) в пяти округах штата. Единственным связующим звеном между ними оказалась ежегодная ярмарка в округе Браун, которая проходила с 30 июля по 4 августа. Для крошечного муниципалитета с населением в 4200 человек это масштабное событие – ярмарка привлекает около 36 000 гостей из соседних регионов.
Поначалу эпидемиологи пошли по классическому пути, заподозрив уличную еду, ведь сальмонеллёз чаще всего передаётся через заражённые продукты питания. Однако гипотеза быстро рассыпалась: четверо из тринадцати заболевших вообще ничего не ели на ярмарке. Версию с антисанитарией в туалетах тоже пришлось отмести: хотя на территории явно не хватало рукомойников, а десять заболевших признались, что не мыли руки, четверо из них даже не заходили в биотуалеты, а двое пользовались собственным антисептиком.
Единственной общей деталью оказалось то, что все пострадавшие пили холодное баночное пиво из единственного на всей ярмарке пивного шатра. Но встал закономерный вопрос: как сальмонелла могла попасть в герметичные банки?
Зайдя в тупик, следователи решили обратиться за помощью к искусственному интеллекту. Они загрузили в языковую модель ChatGPT 4.0 от компании OpenAI обезличенные данные: даты появления симптомов, списки заведений, где посетители покупали еду и напитки, а также информацию о перемещениях пациентов по территории.
Проанализировав массив данных, чат-бот выдал гипотезу, которая в итоге оказалась верной. Нейросеть указала на то, что неочевидным, но крайне опасным переносчиком инфекции часто выступает заражённый лёд. Дальнейшая проверка подтвердила: пластиковые контейнеры, в которых охлаждалось пиво, не мыли несколько дней, а лёд в них был грязным. Бактерии попадали на поверхность банок, а оттуда – на руки и в организмы покупателей.
Несмотря на успешное завершение расследования, в научном сообществе возникли вопросы о целесообразности использования нейросетей в подобных ситуациях. Журналистка издания Ars Technica отметила, что реальная польза чат-бота в данном случае остаётся под вопросом. Информация о том, что талая вода и лёд могут быть переносчиками кишечных инфекций, является общеизвестным фактом для специалистов. Использование искусственного интеллекта для генерации столь базовых гипотез открывает дискуссию о рисках: склонность генеративных сетей к «галлюцинациям» может направить эпидемиологическое расследование по ложному следу и привести к потере драгоценного времени.
