Индекс Хирша | PubMed

«Спрошу у ИИ – так будет быстрее».

Решение понятное. ИИ отвечает за секунды и в любое время – хоть в час ночи после дежурства. Не нужно ждать, пока освободится научный руководитель, и не страшно задать «глупый» вопрос.

Поначалу всё идёт отлично. ИИ предлагает тему и план статьи, подбирает литературу, помогает с формулировками и охотно поддерживает любую Вашу идею. Ответы уверенные и логичные, текст гладкий.

А потом Вы задаёте тот же вопрос немного иначе – и получаете другой ответ. Такой же уверенный.

Вы садитесь проверять список литературы. Часть статей найти не удаётся. А в найденных написано не совсем то, ради чего на них сослались.

И возникает вопрос, который бесполезно задавать самому ИИ: какой из его советов верный? Одна моя ученица описала это состояние так: «Если ты сам не очень в теме, он насоветует всякого».

На моих курсах Вы работаете над собственной статьёй шаг за шагом. Я лично проверяю Вашу работу и объясняю каждую правку. Так постепенно становится понятно, почему план статьи выстроен именно так и какие источники подходят, а какие – нет.

ИИ при этом никуда не исчезает. Просто теперь Вы сами отличаете хороший совет от правдоподобного – и ИИ действительно начинает экономить Вам время.

5 октября я набираю новые группы. Если Вы тоже получали от ИИ уверенный ответ и не знали, верить ли ему, возможно, Вам теперь нужен не ещё один правдоподобный ответ, а собственное понимание процесса.

👉 Подобрать подходящий курс

REASSurE: как оценить суррогатную конечную точку
 
Суррогатные конечные точки позволяют закончить исследование быстрее и ускорить одобрение лечения, но ценой неопределённости: улучшение суррогата ещё не гарантирует пользу для пациента. Риск тем выше, чем хуже оценён суррогат, а по многим элементам его оценки до сих пор не было согласия.
 
29 сентября в BMJ вышли рекомендации REASSurE – согласованный экспертами перечень пунктов для оценки одной суррогатной конечной точки, которая заменяет в исследовании прямую оценку самочувствия, функционального состояния или выживаемости пациента.
 
Исходные пункты из трёх ранее опубликованных подходов к оценке суррогатов и трёх согласительных исследований вынесли на опрос по методу Дельфи в два раунда. Черновик опробовали на суррогате при раке предстательной железы и доработали.
 
Сами рекомендации – таблица из четырёх доменов, где по каждому пункту описывают данные или выбирают оценку. Обязательные пункты:

– контекст: при каком показании, для какого класса и линии лечения, в какой фазе исследования предлагают суррогат и какую клиническую точку он заменяет;

– мотивация: оправдывает ли выигрыш во времени рост неопределённости в оценке пользы для пациента;

– данные: есть ли метаанализы РКИ или отдельные РКИ, каковы их качество и объём, насколько в них согласуется влияние лечения на суррогатную и на клиническую точку; понятен ли биологический механизм; лежит ли суррогат на причинном пути к исходу; переносится ли связь на другие классы лечения и группы риска;

– статистика: насколько влияние лечения на суррогатную точку предсказывает его влияние на клиническую при анализе на уровне исследований; сильной связи суррогата с исходом у отдельных пациентов для этого недостаточно.
 
Решение обосновывают по совокупности доменов, а порог не должен быть единственным основанием. Применять REASSurE авторы предлагают при разработке лекарств и медицинских изделий и при оценке организации здравоохранения. Данные рекомендации охватывают разные области знаний, поэтому авторы советуют статистикам, методологам клинических исследований, клиницистам, регуляторам и экспертам по оценке технологий оценивать суррогатную точку сообща, причём до решения, делать ли её первичной конечной точкой исследования.
 
Источник: Lo WP et al. Recommendations for evaluating a single surrogate endpoint (REASSurE): consensus based, surrogate evaluation framework with explanation and elaboration. BMJ 2026;394:e100618. https://doi.org/10.1136/bmj-2026-100618

← Гайдлайны
← Меню

Times Higher Education World University Rankings 2027

Сегодня на LinkedIn все обсуждают новый рейтинг университетов и с гордостью делятся результатами своих alma mater.

Полезно ознакомиться с топовыми университетами. Также можно попробовать найти свой.

Ссылка на список: https://www.timeshighereducation.com/world-university-rankings/latest/world-ranking

Дайджест Хирша №9 | Сентябрь 2026

Коллеги, если вы весь сентябрь не включали VPN и не заходили в Telegram, вот подборка самых интересных и полезных публикаций на нашем канале за прошедший месяц. Мы:

📌 Обсудили рекомендации ICMJE

📌 Поговорили о препринтах

📌 Обратили внимание на ИИ-рецензии

📌 Заглянули в будущее медицинского образования

📌 Вспомнили про p-value

📌 Изучили новый инструмент INSPECT-SR

🗓 Предыдущие дайджесты по месяцам

«Вернусь к статье, когда станет посвободнее»

Вполне логичное решение. Особенно если научная работа постоянно конкурирует с клиникой, дежурствами и личной жизнью.

Тем более, что большая часть работы уже сделана: тема выбрана, данные собраны, литература найдена. Статья никуда не денется.

Проходит несколько месяцев.

Вы наконец возвращаетесь к проекту, и обнаруживаете, что просто продолжить с того же места уже не получается. Нужно снова погружаться в тему, вспоминать собственные решения, обновлять литературу. А иногда и пересматривать то, что ещё несколько месяцев назад было актуальным.

Получается парадокс: мы откладываем научную работу, чтобы сейчас не тратить на неё силы, но возвращение к ней потом может потребовать ещё больше сил.

И чем больше уже вложено в исследование, тем обиднее оставить его незавершённым.

Одна из задач моего обучения - помочь пройти этот путь последовательно и довести работу до результата. Большую задачу мы разбиваем на понятные этапы и проходим их один за другим.

Например, на курсе по написанию обзорной статьи участники не просто изучают теорию, а работают над собственной статьёй и в результате получают готовую рукопись.

5 октября я набираю новые группы. Если ваша научная работа тоже давно ждёт своего «когда станет посвободнее», возможно, пора к ней вернуться.

👉 Подобрать подходящий курс

INSPECT-SR: можно ли доверять данным РКИ

24 сентября в BMJ вышел INSPECT-SR – инструмент оценки достоверности РКИ для систематических обзоров. Проблемные публикации могут годами оставаться неотозванными, а инструменты оценки риска систематической ошибки их не выявляют.

INSPECT-SR создавали в несколько этапов. Сначала авторы собрали 76 возможных проверок и опробовали их на 50 обзорах Cochrane. Затем эксперты оценили проверки в опросе по методу Дельфи в два раунда (148 участников в первом, 134 во втором): проверку считали поддержанной, если не менее 80% экспертов оценили её полезность на 7–9 баллов из 9. Поддержанные 29 проверок обсудили на восьми онлайн-встречах, и в итоговую версию вошла 21 проверка. В октябре 2025 года Cochrane одобрил инструмент для своих обзоров.

Сам инструмент – это 21 вопрос в четырёх блоках (доменах). На каждый отвечают «да», «нет», «неясно» или «неприменимо», и «да» означает возможную проблему:

– уведомления после публикации (3): не отозвана ли статья, нет ли выражения обеспокоенности или других настораживающих уведомлений – в том числе у других работ этой группы авторов;

– проведение, регуляторные аспекты и прозрачность (5): нет ли вопросов к этическому одобрению, зарегистрировано ли испытание и вовремя ли, совпадает ли публикация с регистрацией, правдоподобны ли набор участников и методы при заявленных ресурсах;

– текст и рисунки (2): нет ли дублированных фрагментов текста и таблиц или текста, который не подходит к этому исследованию, и нет ли признаков манипуляции с рисунками или их дублирования;

– результаты (11): правдоподобны ли исходные данные, распределение по группам, выбывание и эффекты, возможны ли приведённые средние, нет ли ошибок в статистике и противоречий между таблицами, текстом и другими публикациями об этом испытании.

По каждому домену и в целом выносят суждение: «сомнений нет», «некоторые сомнения» или «серьёзные сомнения». Порога по числу тревожных ответов нет, но одной ретракции обычно достаточно для серьёзных сомнений.

Применяют ко всем подходящим РКИ до оценки риска систематической ошибки и извлечения данных: два рецензента независимо, затем консенсус. РКИ с серьёзными сомнениями исключают. Инструмент опробовали 40 тестировщиков: на оценку одного РКИ у них уходило около 45 минут (медиана; у половины оценок – от 27 до 74 минут).

Источник: Wilkinson J. et al. INSPECT-SR tool for assessing trustworthiness of randomised controlled trials. BMJ 2026;394:e100611. https://doi.org/10.1136/bmj-2026-100611

← Меню

Как будут учить врачей через 10–20 лет

Я всё больше задумываюсь о том, как будет выглядеть медицинское образование в следующих поколениях врачей, через 10, 20 и более лет. ИИ уже встроен в диагностику, стратификацию риска и медицинскую документацию, пациенты всё чаще приходят на приём с ответами чат-ботов, а большинство врачей почти не получили формальной подготовки к работе с ним.

Частичный ответ предлагает статья, недавно вышедшая в npj Digital Medicine. Это позиционная статья (Perspective) международной рабочей группы, объединяющей представителей 23 университетов и клиник, среди них университеты Торонто и Нью-Йорка, Стэнфорд и Кембридж, клиники Мэйо и Кливленд.

Авторы предлагают формат обучения ИИ в медицине из семи доменов и 24 учебных целей, прежде всего для студентов, с адаптацией для ординаторов и практикующих врачей:

1. Основы (3 цели):
– понятия ИИ, алгоритмов и данных, их роль в медицине;
– где ИИ применяется сегодня, куда развивается и где его использование уместно;
– перспективы ИИ в клинике и управлении: польза и ограничения.

2. Качество доказательств (2 цели):
– критическая оценка исследований по ИИ: дизайн, проверка моделей, корректность статистики;
– отличать первые обнадёживающие результаты от проверенного и воспроизводимого инструмента.

3. Ответственное применение ИИ (4 цели):
– основные этические кодексы ИИ и их применение в медицине;
– правовые и нормативные требования, принципы справедливости, подотчётности, прозрачности и конфиденциальности;
– снижение предвзятости алгоритмов и оценка ошибок ИИ без отказа от клинического мышления;
– нежелательные явления, юридическая ответственность, экологическая цена.

4. Внедрение, контроль и оценка (6 целей):
– качество данных, переносимость на других пациентов, понятность решений, готовность врачей пользоваться моделью;
– врач проверяет решения ИИ, а система вписывается в привычную работу;
– проверка в реальной практике и постоянный контроль после внедрения;
– механизмы надзора: нормативные требования, снижение рисков и предвзятости, безопасность пациентов;
– оправдана ли ресурсоёмкая модель: социальная и экологическая цена;
– стоимость создания и поддержки моделей.

5. Лидерство и управление изменениями (3 цели):
– перестройка работы коллектива, сотрудничество, снятие опасений коллег;
– ведение ИИ-проекта от замысла до внедрения с учётом задач клиники, нормативных требований и общественного доверия;
– культурные и организационные препятствия внедрению.

6. Готовность к переменам и новые технологии (4 цели):
– новые направления: глубокое и федеративное обучение, квантовые вычисления, генеративный ИИ;
– влияние новых технологий на практику, науку и исходы лечения;
– умение заранее готовиться к переменам и гибко на них отвечать;
– решает ли технология ту задачу, ради которой создана, и какие новые проблемы несёт.

7. Разбор случаев (2 цели):
– реальные внедрения ИИ и маршрут пациента в системе здравоохранения;
– типичные трудности, ошибки и удачные решения.

Врачу не нужно уметь строить модели, ему нужна концептуальная грамотность: отличать предсказание от причинности, а технические метрики модели от клинической пользы. Обучение критической оценке исследований по ИИ авторы называют формой защиты пациента, поскольку литература растёт быстрее, чем врачи успевают её оценивать. А бесконтрольное использование ИИ студентами, по их мнению, грозит тем, что клинический навык утратится или сформируется неверно (deskilling и mis-skilling).

В заключение авторы призывают органы последипломного образования сделать компетенции в области ИИ обязательной и оцениваемой частью подготовки врача, а не факультативом.

А что думаете Вы по этому поводу?

Источник: Rosella L.C. et al. A global framework for artificial intelligence education in medicine: international working group recommendations. npj Digital Medicine, 2026. https://doi.org/10.1038/s41746-026-03197-x

← Меню

Кто на самом деле рецензирует вашу статью?

В последнее время я всё больше имею дело с раздутыми по объёму рецензиями из журналов. При этом удивляет не только подробность и «дотошность», но и порой несоответствие тех или иных замечаний рецензента самой рукописи. Точнее, удивляло – теперь уже нет. Просто это постарался ИИ, которым рецензенты пользуются не меньше, чем авторы.

Занялся вопросом. Оказалось, что я такой «недовольный» не один. Опрос Frontiers, о котором в декабре прошлого года писал Nature, охватил 1600 с лишним учёных из 111 стран: больше половины рецензентов используют ИИ при работе с чужими рукописями, и 59% из них – чтобы писать сам текст отзыва. Нередко вопреки прямому запрету журнала.

Что делать? Учиться самим работать с ИИ так, чтобы наши научные работы не раздувались, не мельчали и не обрастали ошибками. И терпеть, отвечая на подобные рецензии 😄

← Искусственный интеллект

Что такое препринт
 
Препринт – это полная версия научной статьи, которую авторы выкладывают в открытый доступ до рецензирования, ещё до выхода в журнале. Прочитать её может любой и бесплатно, а автор получает сразу три вещи: быстро донести результат, застолбить приоритет открытия и собрать отзывы коллег до формальной подачи. Разрыв во времени серьёзный: от препринта до журнальной публикации в среднем проходят месяцы, а иногда процесс рецензирования затягивается более чем на год.
 
Основные площадки для поиска и размещения препринтов:
– medRxiv (medrxiv.org): клиническая медицина и здравоохранение,
– bioRxiv (biorxiv.org): биология и биомедицина,
– arXiv (arxiv.org): физика, математика, информатика.
 
Насколько можно доверять препринтам. Здесь помогает свежая большая работа Yin, Rust и соавт. (тоже препринт 😊): с помощью ИИ сравнили 72 644 препринта bioRxiv с их итоговыми журнальными версиями и выяснили, что главное утверждение статьи почти в девяти случаях из десяти либо не меняется, либо правится незначительно, а существенно – лишь примерно каждое десятое. А когда формулировка всё же смещается, она вдвое чаще становится более осторожной, чем более уверенной: рецензирование чаще «остужает» вывод, чем разворачивает его.
 
Как этим пользоваться при чтении и отборе научной литературы. Препринт даёт быстрый доступ к переднему краю науки, но это не финальная инстанция: он не прошёл рецензирование. Читайте его как сильную рабочую гипотезу и проверяйте, не вышла ли уже журнальная версия. Ссылаться на препринты в своих статьях можно, указывая, что это препринт.
 
Источник: Yin H, Ahn W, Forster PM, Rust R. Tracking claim changes from preprint to publication across 72,644 biomedical studies using large language models. bioRxiv, 2026 (preprint): https://doi.org/10.64898/2026.06.30.735556

← Меню

Коллеги, я приму участие в конференции Artificial Intelligence in Healthcare and Medicine, которая состоится 29-30 октября в Тбилиси 🇬🇪

Есть ли у нас на канале подписчики из Грузии?) Буду рад живой встрече, или в рамках этой конференции, или просто в эти дни в Тбилиси. Пишите в ЛС, организуемся.

← Авторская колонка К.Ж.

Кто по правилам имеет право быть автором статьи: рекомендации ICMJE
 
Вопрос, из-за которого в отделениях тихо ссорятся. Завотделением, который «попросил вписать»; лаборант, который собрал данные; ординатор, который всё написал. Кто из них автор? У Международного комитета редакторов медицинских журналов (ICMJE) есть чёткий ответ. По правилам ICMJE автором считается тот, кто отвечает всем четырём критериям сразу:
 
1. Внёс существенный вклад в замысел или дизайн работы либо в сбор, анализ или интерпретацию данных;
 
2. Писал черновик или критически перерабатывал текст по важному интеллектуальному содержанию;
 
3. Одобрил финальную версию перед публикацией;
 
4. Готов нести ответственность за все аспекты работы, то есть отвечать за точность и добросовестность любой её части.
 
Ключевое здесь: все четыре критерия сразу. Тех, кто помогал, но не набрал все четыре критерия, ICMJE предлагает указывать в благодарностях (Acknowledgments), а не среди авторов. Именно здесь возникают два перекоса, которые правила прямо осуждают: «подарочное» авторство, когда вписали начальника или коллегу за статус, и «призрачное», когда настоящий автор остался за кадром.
 
Зачем это знать Вам. Во-первых, чтобы честно и заранее договориться о составе авторов – до начала работы, а не после. Во-вторых, чтобы спокойно отстоять своё место, если Ваш вклад пытаются не заметить. Авторство определяется не должностью, а вкладом и ответственностью. Как бы наивно это ни звучало.
 
Полный свод правил (авторство, конфликт интересов, дублирующие публикации, роль ИИ) – в рекомендациях ICMJE: https://www.icmje.org/recommendations
 
← Командная работа в науке
← Меню

🎓 Набор на обучение с 07 сентября

Коллеги, с недавних пор я стал набирать группы обучения регулярно каждый месяц.

Уже в следующий понедельник 07 сентября Вы сможете начать обучение по одному из четырёх курсов:

- Как написать хороший нарративный обзор
- Как опубликовать клинический случай
- Как подготовить хороший дизайн исследования
- Как собрать данные для оригинального исследования

Если Вы на канале недавно и ещё незнакомы со мной, рассказываю подробно о себе в Интро.

Мои курсы спланированы так, что по окончании каждого из них Вы получите не только знания и навыки, но точно завершите Ваш конкретный научный проект, или один из его этапов: опубликуете обзорную статью или клиническое наблюдение, подготовите дизайн оригинального исследования и качественную базу данных. Причём сделаете это спокойно и без особых усилий. Я много раз публиковался сам, еще больше помогал другим, теперь настал Ваш черёд осуществить мечту - стать первым автором статьи, опубликованной в научном журнале.

Не упускайте эту возможность, записывайтесь на обучение. Ссылки для регистрации Вы найдёте на странице каждого курса выше.

← Меню

Коллеги, на этой неделе на канале будет спокойно. Отпуск 🏖️

А на следующей неделе приступаем к новому академичному сезону, который, надеюсь, станет продуктивным для всех нас!

Как стать мастером публикаций

Коллеги, предлагаю Вам пройти мой видеокурс «Как стать мастером публикаций».

Вас ждут пять полноценных уроков общей продолжительностью более двух часов:
- Урок 1. Как Вы ограничиваете себя, не занимаясь наукой
- Урок 2. Как не запутаться в видах исследований
- Урок 3. Как подготовить дизайн исследования
- Урок 4. Как найти литературу и структурировать рукопись
- Урок 5. С чего начать свой путь

🎯 Для кого этот курс:
Этот курс подойдёт как начинающим врачам-исследователям, так и опытным авторам. Приходите на курс, даже если у Вас ещё нет темы исследования; уверен, что она у Вас появится. Если Вы уже публикуетесь, приходите на курс, поделюсь с Вами своим опытом, подходом и наработками.

🗂 Формат обучения:
- Вы самостоятельно просматриваете видеоуроки и выполняете домашнее задание, которое продвинет Вас к публикации Вашей статьи в рецензируемом журнале

🏆 Результаты курса:
- понимание, почему раньше не получалось
- план пяти конкретных шагов до рукописи
- Ваша индивидуальная маршрутная карта

🗓 Начало обучения:
- к занятиям можно приступить в любой момент

📝 Запись на курс:
- https://hirschindex.ru/master-course

💬 Если возникли дополнительные вопросы:
- пишите в личные сообщения @ZhigalovMD

← Другие обучающие курсы

Хищнические журналы (predatory journals)

Это псевдожурналы, которые берут с автора деньги, но не дают ни настоящего рецензирования, ни редакторского контроля. Их цель не наука, а ваш кошелёк. Происхождение термина присваивают Джеффри Биллу, библиотекарю университета Колорадо в Денвере.

Чаще всего хищнические журналы выбирают в жертву начинающих исследователей, авторов из развивающихся стран и всех, кто находится под прессом «публикуйся или умри».

Признаки хищнического журнала:

• Агрессивные письма с обещанием быстрой или «гарантированной» публикации.
• Небрежный сайт: опечатки, кривая вёрстка, стоковые картинки вместо настоящей редакции.
• Туманная или спрятанная цена публикации, о которой сообщают уже после приёма статьи.
• Название, подозрительно похожее на известный журнал.
• Ложные заявления об индексации в Scopus или PubMed и выдуманный импакт-фактор.
• Неправдоподобно широкий охват тем.
• Нет политики отзыва и исправления статей, не упомянуты этические стандарты (COPE).

Как проверить журнал:

• Индексацию сверяйте не на сайте журнала, а в первоисточнике: официальные списки Scopus и PubMed.
• Введите в поисковике название журнала вместе со словом «predatory» и посмотрите, не жаловался ли уже кто-то.
• Проверьте, публикуются ли там уважаемые исследователи вашей области и реальны ли люди в редколлегии.
• Не спешите, посоветуйтесь с опытными коллегами. Они паразитируют как раз на спешке и гонке за количеством.

Публиковаться в хищнических журналах не только дорого, но и непрестижно. Ошибка будет стоить Вам не только денег, но и репутации. Публикация в легитимном издании требует больше времени, но именно это время и делает Вашу работу настоящей.

Поделитесь в комментариях, если у Вас был опыт общения с подобными хищническими журналами 😁

← Как измеряют журналы: импакт-фактор, квартиль, РИНЦ
← Российские метрики журналов
← Азбука медицинской науки

Время суток – важная переменная в биомедицинских исследованиях

Американская кардиологическая ассоциация выпустила научное заявление (Scientific Statement) на тему времени суток как важной, но всё ещё недооценённой биологической переменной.

Наш организм живёт по циркадным ритмам – молекулярные «часы» тикают в каждой клетке, и от них зависит буквально всё: экспрессия генов, гормоны, давление, биомаркеры. Инфаркт у нелеченых пациентов случается втрое чаще в девять утра, чем в одиннадцать вечера. Давление падает ночью и поднимается к пробуждению. Уровни BNP, тропонина, цистатина C закономерно меняются в течение дня.

Ключевая мысль для исследователя: при измерении живого организма время суток – такая же неотъемлемая переменная, как возраст или пол. Её нужно фиксировать в базе данных исследования и учитывать в анализе. Два одинаковых замера в разное время суток – это, по сути, разные замеры.

Принцип универсален – он касается любой специальности, где измеряют физиологию, биохимию или экспрессию генов. Онкология, эндокринология, неврология, спортивная медицина – везде свои суточные ритмы.

Это прямой путь к более индивидуальной медицине: приём лекарств с учётом ритма (хронотерапия), интерпретация анализов с поправкой на время забора, лечение, настроенное под конкретного пациента и его хронотип.

Источник:
Pollock DM et al. Time of Day as a Biological Variable in Cardiovascular and Kidney Disease Research: A Scientific Statement From the American Heart Association. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2026 Aug 20. https://doi.org/10.1161/ATV.0000000000000198

← Новости науки

#их_нравы

Old but good. Отозванная статья из Surfaces and Interfaces начиналась со слов "Certainly, here is a possible introduction for your topic"

Синергия в науке

Несколько месяцев назад мне написал человек, фамилию которого знает, пожалуй, каждый кардиолог страны, – один из ведущих специалистов известного научного центра. Оказалось, что он давно читает мой канал и хочет заниматься наукой вместе. Задача – спланировать исследование, которое должно расширить стандарты помощи тяжёлым пациентам в неотложной кардиологии. У эксперта такого уровня есть своё несогласие с частью текущих представлений, свои вопросы и гипотезы – и это нормальный исследовательский подход: мы не принимаем на веру всё, что уже считается установленным, а проверяем существующие представления новыми исследованиями. По одной из гипотез он попросил спроектировать дизайн.

Подошли ступенчато: сначала ретроспективное когортное исследование, гипотезообразующее, – а затем проспективное, высокой мощности, методологически выверенное по современным стандартам. Перед этим – переработать всю литературу по узкой теме и глубоко вникнуть в опыт центра. Команда раскрылась на этапе правок. Четыре-пять человек – молодые, сильные, перехвалить сложно. Мою работу обсуждали вместе со мной, и это было в радость.

Здесь я выступил в роли научного партнёра, как удалённая научная лаборатория. Команда блестящая, но у неё круглосуточно экстренные пациенты, люди перегружены. А я смог дать то, чего им не хватает, – дополнительную голову и дополнительные часы там, где своих рук уже не остаётся. В формате дискуссии и совместной работы рождается результат лучше, чем поодиночке. Одна голова хорошо, а две – лучше. Это тот случай, когда 1 + 1 > 2. Мы продолжаем сотрудничать, и я понимаю, что внёс прямой вклад в развитие направления. Синергия с профессионалами – одна из частей моей работы, которая вдохновляет меня так же, как обучение и становление начинающих врачей-исследователей.

← Авторская колонка К.Ж.

ИИ или «врач + ИИ»: свежее мнение в JAMA

На данный момент уже установился консенсус: высшим стандартом медицинской помощи считается врач, грамотно работающий с ИИ, а автономный ИИ без врача «в контуре» – это эконом-вариант спорного качества. В JAMA вышла авторская статья, которая идёт против этого консенсуса и сообщает нам, что в когнитивных задачах автономный ИИ скоро станет лучше человека, даже вооружённого ИИ.

Авторы аргументируют свою позицию тем, что по данным исследований с 2024 года ИИ уже сопоставим с врачами или превосходит их в некоторых когнитивных задачах:
– сбор анамнеза;
– дифференциальный диагноз;
– выбор обследований;
– назначение лечения по клиническим рекомендациям;
– ведение хронических болезней.

Интересно, что, когда ИИ в одиночку уже сильнее человека, добавление «человека в контуре» результат не улучшает, а ухудшает. Если же в задаче сильнее человек без ИИ – добавление последнего помогает. И чем больше врач полагается на ИИ, тем выраженнее его деквалификация.

К чести авторов, они перечисляют оговорки: почти все указанные исследования – это симуляции, а не реальное лечение пациентов. Но всё же заявляют, что автономный ИИ в медицине будет готов к части рабочих процессов уже примерно к 2030 году.

Ок, это всего лишь мнение авторов (тип публикации – Perspective). Плюс в глаза бросается конфликт интересов, который (спасибо) указан открыто: авторы имеют коммерческие интересы в ИИ-индустрии.

Но всё-таки сигнал реальный и заставляет задуматься: в когнитивных задачах ИИ силён и быстро растёт. Разумный ответ – сохранять свою субъектность, осваивать ИИ как инструмент и сознательно не деквалифицироваться. И, как всегда, – читать даже статью в топовом журнале с «прищуром»: кто авторы, это мнение или данные, кто заинтересован?

Источник: Emanuel EJ и соавт. Will Autonomous AI Exceed AI-Aided Physicians as the Best Medical Care? JAMA (Perspective), 2026: https://doi.org/10.1001/jama.2026.15380

← Искусственный интеллект