Как показало исследование Inventorus, от поиска литературы до проектирования молекул. Количество публикаций составляет 4,67 тыс. первичных исследований, однако клиническую проверку прошли лишь 2,4%. Об этом CNews сообщили представители Inventorus.
Аналитики Inventorus свели воедино данные ведущих библиометрических обзоров, отчетов регуляторов и стратегических документов, чтобы понять, где искусственный интеллект в медицинской науке действительно приносит результат, а где только генерирует публикации. В результате по состоянию на 31 июля 2026 г. ИИ применяется практически везде: в поиске гипотез, анализе геномов, моделировании клеток, подборе участников испытаний, обработке снимков и подготовке научных текстов. Однако масштаб публикационной активности заметно опережает масштаб доказанного клинического эффекта.
Анализ 4,67 тыс. первичных работ, извлеченных из 218 обзоров, показал, что 88,2% из них так и остались доклиническими, а рандомизированными контролируемыми испытаниями были лишь 113 исследований (те самые 2,4%). Причем две трети этих испытаний (67,3%) проводились в одном-единственном медицинском центре. История с генеративными моделями еще нагляднее. С января 2022 г. по сентябрь 2025 г. вышло 4,61 тыс. работ по большим языковым моделям в клинической медицине, то есть около 3,2 статьи в день. При этом реальные данные пациентов использовали только 1,05 тыс. из них, а полноценными рандомизированными испытаниями оказались всего 19 работ.
Кроме того, исследование показало, что безусловный лидер по числу работ – онкология. Именно на нее приходится 32,5% всех первичных исследований, прежде всего потому что она объединяет почти все пригодные для ИИ типы данных, от снимков и цифровой патологии до геномики. На заболевания опорно-двигательной системы приходится 14,1%. Технически самыми зрелыми направлениями остаются радиология и патология, где изображения легко стандартизировать и сверить с экспертной разметкой.
Главный прогноз обзора – переход от узких алгоритмов «одна модель – одна задача» к мультимодальным системам, виртуальным клеткам, цифровым двойникам и агентным «виртуальным лабораториям», объединяющим литературу, изображения, геномику и электронные карты. Решающим фактором здесь станет не размер моделей, а качество, совместимость и происхождение биомедицинских данных. Разрыв между публикациями и клиническими доказательствами будет сокращаться медленно, но именно скорость этого сокращения Inventorus предлагает считать главным индикатором реальной зрелости отрасли.
«Больше статей пока не значит больше доказательств, – сказал Евгений Елфимов, генеральный директор Inventorus. – 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 на данный момент».
Поделиться
