Назначение и границы
Фиксируем одну задачу, целевого пользователя, допустимые действия и ситуации, когда агент обязан остановиться или передать запрос человеку.
Наука и методология · проверено 19.08.2026
Как проверять медицинских AI-агентов
Мы отделяем продуктовую гипотезу от доказанного медицинского эффекта. Для каждого агента заранее определяем назначение, пользователя, данные, ошибки, стоп-критерии и роль специалиста.
Научные принципы
Проверка до внедрения
Техническая точность сама по себе не доказывает клиническую пользу. Оценивается вся связка: данные, модель, интерфейс, рабочий процесс и человек.
Метрики до теста
Заранее задаём полноту, ложные срабатывания, пропуски, время, качество источников и критические ошибки, прекращающие проверку.
Команда человек–AI
Измеряем не только ответ модели, но и то, как специалист понимает, проверяет, исправляет и использует результат в процессе.
Версия и переносимость
Сохраняем версию модели, промпта, базы знаний и набора данных; результат одной выборки не переносим автоматически на другую.
Лестница доказательности
Пять отдельных этапов
Переход на каждый следующий этап требует нового протокола, разрешений и решения ответственных специалистов.
- 01
Продуктовая гипотеза
Описать пользователя, проблему, ожидаемое действие и недопустимый вред.
- 02Текущий этап
Синтетическая проверка
Проверить вымышленные случаи, источники, отказы, эскалацию и устойчивость интерфейса.
- 03
Офлайн-валидация
На разрешённых данных оценить заранее заданные метрики, подгруппы, смещения и внешнюю применимость.
- 04
Ранняя клиническая оценка
По протоколу изучить безопасность, человеческие факторы и работу в реальном процессе на малом масштабе.
- 05
Сравнительная оценка
Проверить влияние на процесс или исходы относительно выбранного сравнения, включая нежелательные последствия.
Программа исследований
Что именно измерять
Навигация по клиническим исследованиям
Полнота поиска, ошибки сопоставления критериев, доля неизвестных данных, время проверки координатором и корректность передачи врачу.
Онкологические маршруты ОМС, ВМП и платные услуги
Актуальность официальных источников, понятность следующего шага, полнота документов и отсутствие скрытого выбора лечения или организации.
Клинический copilot
Доля утверждений с источником, неподтверждённые выводы, критические пропуски, влияние на время и качество профессиональной проверки.
Операционный агент
Пропущенные действия, качество передачи между ролями, ручные исправления, время цикла и новые точки риска.
Первичные и официальные источники
Методологическая база
WHO · Regulatory considerations on artificial intelligence for health
Регуляторные темы: назначение, прозрачность, валидация, данные и жизненный цикл.
↗DECIDE-AI · Early-stage clinical evaluationЧек-лист для отчётности о ранней оценке AI-поддержки решений в реальной клинической среде.
↗TRIPOD+AI · Reporting clinical prediction modelsТребования к прозрачной отчётности моделей клинического прогноза, включая машинное обучение.
↗FDA · Good Machine Learning PracticeПринципы качества и безопасности AI/ML-медицинских изделий на всём жизненном цикле.
↗NCI · TrialGPT clinical-trial matchingОфициальное описание исследовательской системы поиска и сопоставления клинических исследований.
↗ClinicalTrials.gov · Data APIОфициальный программный доступ к данным реестра; статус и критерии требуют проверки на дату запроса.
↗Evidence boundary
Чего эта страница не доказывает
Наличие методологии и ссылок не означает, что проект прошёл клиническое исследование, зарегистрирован как медицинское изделие или готов работать с реальными медицинскими данными. Такие утверждения возможны только после отдельных подтверждающих процедур.