[
  {
    "entity_id": "W8-FIELD-OPS-26-04",
    "label_ru": "Mayo Clinic (США) — проспективный квазиэксперимент с ИИ-прогнозом госпитализации из ED: время пребывания снизилось на 12 минут без роста повторных обращений",
    "company": "Mayo Clinic (Рочестер, Миннесота, США), отделение неотложной помощи и госпитальной медицины",
    "country": "США",
    "process": "Внедрение собственной ИИ-модели прогноза вероятности госпитализации пациента ED в существующий рабочий процесс (Discharge Awaiting Transport/дашборд, DAT); модель работает через облачную среду вендора ЭМК, скор отображается госпиталистам не для всех, а для части визитов, чередующихся по временным блокам",
    "period": "Проспективное квазиэкспериментальное исследование с чередованием периодов с/без отображения ИИ-скора; N=54,394 визитов ED; публикация Nature Communications, май 2026",
    "region": "US",
    "evidence_level": "B",
    "level_basis_ru": "Лично открыт и прочитан полный текст в PMC (PMC13377025). Авторы — сотрудники Mayo Clinic, одновременно создатели и внедренцы инструмента (разработчики), заявляют отсутствие конфликта интересов у всех, кроме одного гранта NIH одного автора, не связанного с этим инструментом; исследование не получало финансирования («This study received no funding. Operational and IT costs were borne by an internal quality improvement initiative»). Проспективный квазиэксперимент с чередованием периодов экспозиции — форма контроля. Уровень B (разработчики/внедренцы при контроле, не полностью независимые авторы).",
    "outcome": "success",
    "outcome_basis_ru": "Цель — снизить длительность пребывания в ED (ED LOS) без ухудшения безопасности (без роста повторных обращений за 72 часа). Метрика — медианное ED LOS и доля возвратов за 72 часа. База — периоды без отображения ИИ-скора госпиталистам в рамках того же исследования (полная когорта N=54,394). Результат: медианное ED LOS снизилось с 303 до 291 минуты (среднее 331.4 против 318.4 мин, p<0.001 по Крускалу-Уоллису) при отображении ИИ-скора против его отсутствия, без статистически значимого роста повторных визитов за 72 часа (6.2% против 6.0%, p=0.19). Доля выписанных в день и распределение диспозиций (admit/discharge) значимо не изменились. Заявленная авторами цель достигнута без побочного вреда, но эффект скромный (12 минут медианы), исследование не рандомизировано и не ослеплено — сами авторы: «not randomized and the investigators were not blinded to allocation during experiments and outcome assessment».",
    "primary_category": "process_restructuring",
    "extra_labels": [
      "ed_admission_prediction",
      "quasi_experimental"
    ],
    "metrics": [
      {
        "name_ru": "Медианная длительность пребывания в ED (полная когорта)",
        "value": "291 (с ИИ) vs 303 (без ИИ)",
        "unit": "мин",
        "period": "квазиэксперимент, чередующиеся периоды",
        "baseline": "303 мин без отображения ИИ-скора",
        "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13377025/"
      },
      {
        "name_ru": "Доля повторных визитов ED за 72 часа",
        "value": "6.0% (с ИИ) vs 6.2% (без ИИ)",
        "unit": "%",
        "period": "тот же квазиэксперимент",
        "baseline": "6.2%",
        "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13377025/"
      }
    ],
    "claims": [
      {
        "claim_ru": "Отображение ИИ-скора госпиталистам снизило медианное ED LOS на 12 минут без роста повторных визитов.",
        "status": "VERIFIED",
        "what_verified": "observed_result",
        "evidence": [
          {
            "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13377025/",
            "title": "Artificial intelligence for predicting hospital admissions from the emergency department: a prospective, quasi-experimental study",
            "publisher": "Nature Communications (PMC)",
            "published": "2026-05",
            "origin": "academic",
            "quote_original": "Among 54,394 eligible ED visits, the AI tool does not change the number of ED patients discharged per day but reduces median ED length of stay by 12 min without increasing 72 h bounceback visits.",
            "quote_ru": "Среди 54 394 подходящих визитов ED ИИ-инструмент не изменил число выписанных из ED пациентов в день, но снизил медианную длительность пребывания в ED на 12 минут без увеличения повторных визитов за 72 часа."
          }
        ]
      },
      {
        "claim_ru": "Исследование не рандомизировано и не ослеплено, несмотря на другое название в сопутствующем репозитории кода.",
        "status": "CONFLICT",
        "what_verified": "none",
        "evidence": [
          {
            "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13377025/",
            "title": "Artificial intelligence for predicting hospital admissions from the emergency department",
            "publisher": "Nature Communications (PMC)",
            "published": "2026-05",
            "origin": "academic",
            "quote_original": "randomization by patient or by ED area would have produced undesirable spillover effects ... randomized and the investigators were not blinded to allocation during experiments and outcome assessment.",
            "quote_ru": "Рандомизация по пациенту или по зоне ED привела бы к нежелательным эффектам переноса ... исследование не было рандомизированным, и исследователи не были ослеплены в отношении распределения во время эксперимента и оценки исхода."
          }
        ]
      },
      {
        "claim_ru": "Исследование не получало финансирования, конфликтов интересов у большинства авторов нет.",
        "status": "VERIFIED",
        "what_verified": "none",
        "evidence": [
          {
            "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13377025/",
            "title": "Artificial intelligence for predicting hospital admissions from the emergency department",
            "publisher": "Nature Communications (PMC)",
            "published": "2026-05",
            "origin": "academic",
            "quote_original": "The remaining authors declare no competing interests. This study received no funding. Operational and IT costs were borne by an internal quality improvement initiative.",
            "quote_ru": "Остальные авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Исследование не получало финансирования. Операционные и ИТ-издержки покрывались за счёт внутренней инициативы по качеству."
          }
        ]
      }
    ],
    "arithmetic": [
      {
        "expr": "303-291",
        "result": "12 минут разницы медиан — совпадает с заявленным авторами эффектом",
        "matches_source": true
      }
    ],
    "counter_evidence_ru": "Различий в диспозициях пациентов (admit vs discharge) не обнаружено (p=0.39 в полной когорте / p=0.50 в подкогорте вмешательства); в узкой подкогорте самого DAT-вмешательства (N=1713) различие ED LOS не достигло значимости (p=0.24) — эффект виден в основном на уровне полной когорты. Также репозиторий кода на GitHub называет исследование «pragmatic randomized clinical trial», тогда как опубликованная статья прямо говорит «not randomized» — зафиксированное расхождение в формулировках, не влияющее на числа, но требующее осторожности при интерпретации дизайна.",
    "alternative_explanations_ru": "Исследование не рандомизировано и не ослеплено; чередование недель могло совпасть с иными организационными изменениями (сезонность потока пациентов, состав дежурных смен), которые не контролировались и могли частично объяснить эффект.",
    "human_role_ru": "Скор отображается госпиталистам как вспомогательная информация в существующем рабочем процессе (DAT); решение о госпитализации/выписке принимает врач.",
    "timeline_ru": "Публикация май 2026; более поздних независимых обзоров или опровержений на дату проверки (23.09.2026) не найдено.",
    "limitations_ru": "Одноцентровое исследование одной академической системы; отсутствие рандомизации и ослепления; название и вендор облачной платформы ЭМК не раскрыты явно в доступном фрагменте текста; несоответствие названия в репозитории кода и в самой статье.",
    "counted_in_120_proposed": true,
    "reason_ru": "Уровень B, реальное изменение рабочего процесса ED с квазиэкспериментальным контролем, установленный исход (success с оговорками), роль ИИ задокументирована.",
    "sources_opened": [
      "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13377025/"
    ],
    "unreachable": []
  },
  {
    "entity_id": "W8-FIELD-OPS-26-05",
    "label_ru": "Округ Аньян, провинция Хэнань (Китай) — мультимодальная ИИ-система экстренной помощи: заявленные улучшения времени реагирования и ROSC при нераскрытом конфликте интересов соавтора-вендора",
    "company": "Больницы и служба скорой помощи трёх уездов округа Аньян, провинция Хэнань, Китай (в т.ч. Hua County People's Hospital); технологический партнёр — Beijing Yunhui Medical Technology Co., Ltd (соавтор статьи — сотрудник вендора)",
    "country": "Китай",
    "process": "Развёртывание интегрированной мультимодальной ИИ-системы неотложной помощи (единая информационная платформа + IoT-устройства + point-of-care тестирование + ИИ-поддержка клинических решений) для усиления «цепочки выживания» при внезапной сердечной смерти: диспетчеризация, скорая помощь, приёмные отделения трёх уездов",
    "period": "Поэтапное внедрение январь 2022 — декабрь 2023 (население ≈2.1 млн человек); публикация Scientific Reports, июль 2026",
    "region": "CN",
    "evidence_level": "C",
    "level_basis_ru": "Лично открыт и прочитан полный текст в PMC (PMC13524940). Квазиэксперимент до/после с анализом прерывистых временных рядов (ITS) — форма контроля секулярного тренда, что само по себе приближает к уровню B. Но один из соавторов (Junyang Shen) указан сотрудником вендора технологии Beijing Yunhui Medical Technology Co., Ltd, при этом раздел «Competing interests» статьи заявляет «The authors declare no competing interests» — нераскрытый/неверно заявленный конфликт интересов (см. «Уроки 23.09»: соавторы вендора при контроле — не выше B; здесь конфликт не раскрыт корректно, а независимого второго источника с тем же исходом другого происхождения не найдено). Понижаю до C.",
    "outcome": "success",
    "outcome_basis_ru": "Цель — сократить время реагирования и улучшить исходы «цепочки выживания» при внезапной сердечной смерти. База и результат: медианное время реагирования (вызов-прибытие) — с 9.8 мин (IQR 7.2–13.1) до 6.7 мин (IQR 5.1–9.0), p<0.001; догоспитальное выявление STEMI — с 65% до 90%, p<0.01; доля восстановления спонтанного кровообращения (ROSC) при внебольничной остановке сердца кардиального генеза — с 18% до 31%, p<0.05 (относительный прирост, который авторы называют 72%-ным). Период — до (n=587) и после (n=621) внедрения, 2022–2023, три уезда округа Аньян. ITS-анализ подтвердил значимый скачок уровня сразу после внедрения без значимого предшествующего тренда. Формально — успех по всем заявленным метрикам, но при недостаточно раскрытом финансовом интересе соавтора-сотрудника вендора и отсутствии независимого второго источника.",
    "primary_category": "process_restructuring",
    "extra_labels": [
      "undisclosed_vendor_coi"
    ],
    "metrics": [
      {
        "name_ru": "Медианное время реагирования скорой помощи",
        "value": "6.7 (после) vs 9.8 (до)",
        "unit": "мин",
        "period": "2022–2023, три уезда округа Аньян",
        "baseline": "9.8 мин (IQR 7.2–13.1) до внедрения",
        "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13524940/"
      },
      {
        "name_ru": "Доля ROSC при внебольничной остановке сердца кардиального генеза",
        "value": "31% (после) vs 18% (до)",
        "unit": "%",
        "period": "2022–2023",
        "baseline": "18%",
        "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13524940/"
      }
    ],
    "claims": [
      {
        "claim_ru": "Медианное время реагирования значимо снизилось после внедрения.",
        "status": "VERIFIED",
        "what_verified": "observed_result",
        "evidence": [
          {
            "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13524940/",
            "title": "Implementation of an ai-enabled multimodal emergency care system is associated with improved sudden cardiac death rescue outcomes in anyang",
            "publisher": "Scientific Reports (PMC)",
            "published": "2026-07",
            "origin": "academic",
            "quote_original": "The median emergency response time decreased from 9.8 min (IQR: 7.2–13.1) to 6.7 min (IQR: 5.1–9.0) (P < 0.001).",
            "quote_ru": "Медианное время реагирования экстренной помощи снизилось с 9.8 мин (IQR 7.2–13.1) до 6.7 мин (IQR 5.1–9.0) (P<0.001)."
          }
        ]
      },
      {
        "claim_ru": "Соавтор статьи аффилирован с вендором технологии, при этом статья заявляет отсутствие конфликта интересов.",
        "status": "CONFLICT",
        "what_verified": "none",
        "evidence": [
          {
            "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13524940/",
            "title": "Implementation of an ai-enabled multimodal emergency care system",
            "publisher": "Scientific Reports (PMC)",
            "published": "2026-07",
            "origin": "academic",
            "quote_original": "Junyang Shen 4 ... 4 Beijing Yunhui Medical Technology Co., Ltd, Beijing, 100000 China ... Competing interests The authors declare no competing interests.",
            "quote_ru": "Джуньян Шэнь (соавтор), аффилиация: Beijing Yunhui Medical Technology Co., Ltd, Пекин, Китай ... Конфликты интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов."
          }
        ]
      },
      {
        "claim_ru": "Параллельного региона контроля не было — использован дизайн ITS вместо этого.",
        "status": "VERIFIED",
        "what_verified": "none",
        "evidence": [
          {
            "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13524940/",
            "title": "Implementation of an ai-enabled multimodal emergency care system",
            "publisher": "Scientific Reports (PMC)",
            "published": "2026-07",
            "origin": "academic",
            "quote_original": "A concurrent control region was not available because the system was rolled out simultaneously across all three counties for equity reasons; therefore, ITS is the recommended design for this setting.",
            "quote_ru": "Параллельный регион контроля был недоступен, поскольку система внедрялась одновременно во всех трёх уездах по соображениям справедливости; поэтому для данной ситуации рекомендован дизайн ITS."
          }
        ]
      }
    ],
    "arithmetic": [
      {
        "expr": "(31-18)/18",
        "result": "72.2% относительного прироста ROSC — совпадает с заявленным авторами «72% relative improvement»",
        "matches_source": true
      },
      {
        "expr": "(9.8-6.7)/9.8",
        "result": "31.6% относительного снижения времени реагирования (в статье в процентах не приведено, пересчитано мной)",
        "matches_source": true
      }
    ],
    "counter_evidence_ru": "Сами авторы признают: «the before-after design, despite ITS analysis, cannot prove causality» и указывают короткий 6-месячный период наблюдения после полного внедрения как ограничение.",
    "alternative_explanations_ru": "Одновременное внедрение сразу нескольких компонентов (единая платформа, IoT, point-of-care тестирование, ИИ-поддержка решений) не позволяет выделить вклад именно ИИ-компонента отдельно от прочих организационных и технологических изменений.",
    "human_role_ru": "Решения о маршрутизации, диагностике и реанимационных мероприятиях принимают диспетчеры, бригады скорой помощи и врачи приёмных отделений; ИИ выступает в роли поддержки решений и координации данных.",
    "timeline_ru": "Публикация июль 2026 по данным 2022–2023; независимых последующих публикаций или опровержений на дату проверки (23.09.2026) не найдено.",
    "limitations_ru": "Нераскрытая аффилиация соавтора с вендором технологии; отсутствие параллельного контроля; короткий период наблюдения; одновременное внедрение нескольких компонентов системы не позволяет изолировать эффект ИИ.",
    "counted_in_120_proposed": false,
    "reason_ru": "Уровень C: квазиэксперимент с ITS-контролем и реальным изменением работы, но нераскрытый конфликт интересов соавтора-сотрудника вендора при формальном заявлении «no competing interests» и отсутствие второго независимого источника того же исхода — не дотягивает до B (аналогично правилу про WEF Lighthouse: одного источника, аффилированного с вендором, недостаточно для B).",
    "sources_opened": [
      "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13524940/"
    ],
    "unreachable": []
  },
  {
    "entity_id": "W8-FIELD-OPS-26-06",
    "label_ru": "Hospital Group Twente (Нидерланды) — ИИ-дашборд прогноза госпитализации для приоритизации сверки лекарств в ED: доля корректных сверок выросла с 86.4% до 89.0%",
    "company": "Hospital Group Twente (Алмело и Хенгело, Нидерланды)",
    "country": "Нидерланды",
    "process": "ИИ-дашборд (набор моделей XGBoost) прогноза вероятности госпитализации пациента ED, используемый для приоритизации, каким пациентам в первую очередь проводить сверку лекарственных назначений (medication reconciliation, MR) в приёмном отделении",
    "period": "До-период — март–декабрь 2023, после-период — март–декабрь 2024; публикация International Journal of Clinical Pharmacy; коррекция — февраль 2026",
    "region": "OTHER",
    "evidence_level": "C",
    "level_basis_ru": "Абстракт лично открыт и прочитан через прямой запрос к Europe PMC REST API (запись PMID 41483296); опубликованная коррекция статьи лично открыта в PMC (PMC13175992) — коррекция касается только пропущенного раздела Impact statement, не данных или выводов. Полный текст самой статьи оказался недоступен: сайт издателя (Springer, по DOI 10.1007/s11096-025-02076-x) вернул antibot-заслон «Client Challenge» — обходить запрещено правилами задания, помечаю как unreachable. Ретроспективное исследование «до/после» в одной организации силами команды, внедрившей инструмент (ИТ-отдел и клиническая фармация той же больницы), без независимого второго источника подтверждения исхода. Уровень C.",
    "outcome": "success",
    "outcome_basis_ru": "Цель — повысить долю пациентов ED с «корректно выполненной» сверкой лекарств (MR у госпитализируемых) и снизить долю «потенциально ненужной» сверки (у выписываемых). База — до-период 2023 (12 743 визита, 5252 сверки). Период — после-период 2024 (12 762 визита, 4882 сверки) после внедрения дашборда. Результат: доля пациентов с корректной сверкой выросла с 86.4% до 89.0% (p=0.0002), доля потенциально ненужных сверок снизилась с 17.9% до 12.6% (p<0.0001). Авторы сами отмечают, что доля потенциально ненужных сверок «remains substantial and requires further improvement» — успех частичный/промежуточный, но по заявленным первичной и вторичной метрикам направление положительное и статистически значимое.",
    "primary_category": "process_restructuring",
    "extra_labels": [
      "medication_reconciliation"
    ],
    "metrics": [
      {
        "name_ru": "Доля пациентов ED с корректно выполненной сверкой лекарств",
        "value": "89.0",
        "unit": "%",
        "period": "март–декабрь 2024 (после внедрения)",
        "baseline": "86.4% в марте–декабре 2023 (до внедрения)",
        "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=TITLE:%22Impact%20of%20an%20AI-powered%20hospital%20admission%20prediction%20dashboard%22&format=json&resultType=core"
      }
    ],
    "claims": [
      {
        "claim_ru": "После внедрения дашборда доля корректных сверок лекарств выросла, а доля потенциально ненужных — снизилась.",
        "status": "VERIFIED",
        "what_verified": "observed_result",
        "evidence": [
          {
            "url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=TITLE:%22Impact%20of%20an%20AI-powered%20hospital%20admission%20prediction%20dashboard%22&format=json&resultType=core",
            "title": "Impact of an AI-powered hospital admission prediction dashboard to guide medication reconciliation in the emergency department: a retrospective before-after study",
            "publisher": "International Journal of Clinical Pharmacy (абстракт через Europe PMC REST API)",
            "published": "2026",
            "origin": "academic",
            "quote_original": "After implementing the dashboard, the proportion of patients with correct MR increased from 86.4 to 89.0% (p = 0.0002), and the proportion of patients with potentially unnecessary MR decreased from 17.9 to 12.6% (p < 0.0001).",
            "quote_ru": "После внедрения дашборда доля пациентов с корректной сверкой лекарств выросла с 86.4 до 89.0% (p=0.0002), а доля пациентов с потенциально ненужной сверкой снизилась с 17.9 до 12.6% (p<0.0001)."
          }
        ]
      },
      {
        "claim_ru": "Проблема потенциально ненужных сверок решена не полностью — авторы сами признают её существенность.",
        "status": "VERIFIED",
        "what_verified": "none",
        "evidence": [
          {
            "url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=TITLE:%22Impact%20of%20an%20AI-powered%20hospital%20admission%20prediction%20dashboard%22&format=json&resultType=core",
            "title": "Impact of an AI-powered hospital admission prediction dashboard",
            "publisher": "International Journal of Clinical Pharmacy (абстракт через Europe PMC REST API)",
            "published": "2026",
            "origin": "academic",
            "quote_original": "The proportion of patients with potentially unnecessary MR remains substantial and requires further improvement.",
            "quote_ru": "Доля пациентов с потенциально ненужной сверкой лекарств остаётся существенной и требует дальнейшего улучшения."
          }
        ]
      },
      {
        "claim_ru": "Опубликованная коррекция статьи касается только пропущенного раздела Impact statement, а не данных.",
        "status": "VERIFIED",
        "what_verified": "publication",
        "evidence": [
          {
            "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13175992/",
            "title": "Correction: Impact of an AI-powered hospital admission prediction dashboard to guide medication reconciliation in the emergency department: a retrospective before-after study",
            "publisher": "International Journal of Clinical Pharmacy (PMC)",
            "published": "2026-02",
            "origin": "academic",
            "quote_original": "This corrects the article \"Impact of an AI-powered hospital admission prediction dashboard to guide medication reconciliation in the emergency department: a retrospective before-after study.\" ... In this article, the Impact statement section was missing",
            "quote_ru": "Настоящая коррекция исправляет статью «Impact of an AI-powered hospital admission prediction dashboard...». В статье отсутствовал раздел Impact statement."
          }
        ]
      }
    ],
    "arithmetic": [
      {
        "expr": "(89.0-86.4)/86.4",
        "result": "≈3.0% относительного прироста доли корректных сверок (в статье дан только абсолютный прирост 2.6 п.п.)",
        "matches_source": true
      }
    ],
    "counter_evidence_ru": "Авторы сами признают, что доля потенциально ненужных сверок «remains substantial» (12.6% всё ещё значительна) — проблема решена не полностью.",
    "alternative_explanations_ru": "Ретроспективный дизайн «до/после» без рандомизации и без учёта иных изменений в организации работы приёмного отделения и клинической фармации за год между периодами (например, изменения штата, обучения персонала, не связанного с ИИ-дашбордом).",
    "human_role_ru": "Фармацевт/клиницист сам решает, кому проводить сверку лекарств; дашборд лишь приоритизирует очередь по ИИ-прогнозу вероятности госпитализации.",
    "timeline_ru": "Оригинальная статья и коррекция (февраль 2026, только технический пропуск раздела) — лично проверена коррекция; более поздних независимых обзоров на дату проверки (23.09.2026) не найдено.",
    "limitations_ru": "Полный текст оригинальной статьи не открыт лично (недоступен из-за antibot-заслона издателя); данные о конфликте интересов и точном статистическом методе известны только из абстракта, полученного через Europe PMC.",
    "counted_in_120_proposed": false,
    "reason_ru": "Уровень C — самоотчёт команды-разработчика/внедренца одной больницы без независимого подтверждения; полный текст статьи недоступен (antibot-блокировка сайта издателя, не обходилась по правилам задания).",
    "sources_opened": [
      "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=TITLE:%22Impact%20of%20an%20AI-powered%20hospital%20admission%20prediction%20dashboard%22&format=json&resultType=core",
      "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13175992/"
    ],
    "unreachable": [
      "https://doi.org/10.1007/s11096-025-02076-x (antibot 'Client Challenge' на сайте издателя Springer)"
    ]
  }
]