ИИ сегодня вплетён почти в каждый этап медицинского исследования — от поиска литературы до конструирования молекул. Но публикаций о нём куда больше, чем подтверждённой пользы для пациентов.
Компания Inventorus собрала воедино данные крупных библиометрических обзоров, документов регуляторов и стратегических отчётов, чтобы разобраться, где искусственный интеллект в медицинской науке реально даёт результат, а где лишь плодит статьи. По состоянию на 31 июля 2026 года ИИ задействован практически повсюду: в генерации гипотез, разборе геномов, моделировании клеток, отборе участников испытаний, обработке снимков и написании научных текстов. Вот только объём публикаций заметно обгоняет объём доказанного клинического эффекта.
Из 4,67 тыс. первичных работ, отобранных из 218 обзоров, 88,2% так и не вышли за рамки доклинических стадий. Рандомизированными контролируемыми испытаниями оказались всего 113 исследований — те самые 2,4%. Причём две трети из них (67,3%) провели в одном-единственном медицинском центре.
С генеративными моделями картина ещё показательнее. С января 2022 года по сентябрь 2025 года по большим языковым моделям в клинической медицине вышло 4,61 тыс. работ — примерно 3,2 статьи в день. Реальные данные пациентов использовались лишь в 1,05 тыс. из них, а полноценными рандомизированными испытаниями стали всего 19 работ.
Безусловный лидер по числу исследований — онкология: на неё приходится 32,5% всех первичных работ. Причина в том, что именно здесь собраны почти все удобные для ИИ типы данных — от снимков и цифровой патологии до геномики. На заболевания опорно-двигательной системы выпадает 14,1%. Технически наиболее зрелыми направлениями остаются радиология и патология: изображения там легко стандартизировать и сверить с экспертной разметкой.
Главный прогноз обзора — сдвиг от узких алгоритмов «одна модель – одна задача» к мультимодальным системам, виртуальным клеткам, цифровым двойникам и агентным «виртуальным лабораториям», которые свяжут литературу, изображения, геномику и электронные карты. Решающим станет не размер моделей, а качество, совместимость и происхождение биомедицинских данных. Разрыв между публикациями и клиническими доказательствами будет сокращаться медленно — и именно скорость этого сокращения в Inventorus предлагают считать ключевым индикатором зрелости отрасли. «Больше статей пока не значит больше доказательств, — отметил генеральный директор Inventorus Евгений Елфимов. — Самое ценное сегодня не очередная демонстрация модели на внутреннем датасете, а внешняя валидация, проспективные исследования и честная экономическая оценка. Именно этого в потоке публикаций катастрофически не хватает».
Загрузка...
