{
 "packet_id": "W8-FIELD-OPS-24",
 "executor": "claude-sonnet subagent",
 "finished_at": "2026-09-23T13:55:00Z",
 "status": "submitted",
 "entities": [
  {
   "entity_id": "W8-FIELD-OPS-24-01",
   "label_ru": "Netherlands Cancer Institute (Амстердам) — ИИ-приоритизация worklist (Aidoc) для попутной лёгочной эмболии на КТ грудной клетки: квазиэксперимент с тремя последовательными периодами",
   "company": "Netherlands Cancer Institute (ведущий центр); соавторы — Erasmus MC (Роттердам), Maastricht University, St Nikolaus Hospital (Ойпен, Бельгия), La Moraleja Hospital (Мадрид); ИИ — Aidoc Medical (Тель-Авив, Израиль)",
   "country": "Нидерланды",
   "process": "КТ грудной клетки у онкологических пациентов — ИИ-детекция и приоритизация worklist по признаку попутной лёгочной эмболии (incidental pulmonary embolism, IPE)",
   "period": "Период 1 (рутинный процесс, без ИИ): апрель–июль 2019; период 2 (ручной скрининг-триаж, без ИИ): ноябрь 2019 – февраль 2020; период 3 (ИИ-приоритизация worklist): июнь–сентябрь 2020; каждый период — 15 недель",
   "region": "OTHER",
   "evidence_level": "B",
   "level_basis_ru": "Первичный документ — рецензируемая статья в Radiology: Cardiothoracic Imaging (RSNA), лично открыта полностью на PMC. Авторы — сотрудники Netherlands Cancer Institute, Erasmus MC, Maastricht University; заявление о раскрытии: 'The authors are not affiliated with the industry and had control of the data and information submitted' — нет соавторов от Aidoc, финансирования от Aidoc не заявлено (один из соавторов, J.J. Visser, раскрыл гранты от другой компании, Qure.ai, не связанной с этим исследованием). Дизайн — квазиэксперимент с тремя последовательными периодами (не РКИ), что является формой контроля (до/после с историческим контролем). Независимого второго источника с собственными данными, подтверждающего именно эти цифры (DNT, доля пропусков), не найдено при целевом поиске в Europe PMC (только конференционные тезисы и сама статья, без последующих публикаций 2024–2026) — это ограничивает уровень до B.",
   "outcome": "mixed",
   "outcome_basis_ru": "Цель — сократить время обнаружения и уведомления о попутной ТЭЛА (detection and notification time, DNT) и снизить долю пропущенных случаев радиологами. По заявленной метрике — успех: медианный DNT снизился с 7714 мин (период 1) и 4973 мин (период 2) до 87 мин (период 3); доля пропусков радиологами упала с 44,8% (47/105, периоды 1–2) до 2,6% (1/38, период 3). Но при реальном развёртывании 315 из 4294 (7,3%) КТ в период 3 не были обработаны ИИ из-за сбоев оркестрации данных/технической валидации, и 2 из этих необработанных сканов оказались положительными по ТЭЛА — то есть часть случаев осталась пропущенной именно из-за операционного сбоя самой системы, а не радиолога. Разнонаправленность (резкое улучшение метрики при работающей системе + новый источник пропусков из-за технического сбоя охвата) даёт mixed.",
   "primary_category": "process_restructuring",
   "extra_labels": [],
   "metrics": [
    {
     "name_ru": "Медианное время обнаружения и уведомления (DNT), период 1 (без ИИ)",
     "value": "7714",
     "unit": "минут (≈5.4 сут)",
     "period": "апрель–июль 2019",
     "baseline": "рутинный процесс без ИИ",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10141443/"
    },
    {
     "name_ru": "Медианное время обнаружения и уведомления (DNT), период 2 (ручной триаж)",
     "value": "4973",
     "unit": "минут (≈3.5 сут)",
     "period": "ноябрь 2019 – февраль 2020",
     "baseline": "ручной скрининг-триаж без ИИ",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10141443/"
    },
    {
     "name_ru": "Медианное время обнаружения и уведомления (DNT), период 3 (ИИ-приоритизация)",
     "value": "87",
     "unit": "минут (≈1.4 ч)",
     "period": "июнь–сентябрь 2020",
     "baseline": "период 1 (7714 мин) и период 2 (4973 мин)",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10141443/"
    },
    {
     "name_ru": "Доля пропущенных радиологами случаев ТЭЛА, периоды 1–2 (без ИИ)",
     "value": "44.8",
     "unit": "% (47/105 сканов)",
     "period": "апрель 2019 – февраль 2020",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10141443/"
    },
    {
     "name_ru": "Доля пропущенных радиологами случаев ТЭЛА, период 3 (с ИИ)",
     "value": "2.6",
     "unit": "% (1/38 сканов)",
     "period": "июнь–сентябрь 2020",
     "baseline": "44.8% в периодах 1–2",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10141443/"
    },
    {
     "name_ru": "Доля КТ, не обработанных ИИ из-за технического сбоя (период 3)",
     "value": "7.3",
     "unit": "% (315/4294 сканов)",
     "period": "июнь–сентябрь 2020",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10141443/"
    }
   ],
   "claims": [
    {
     "claim_ru": "Внедрение ИИ-приоритизации worklist (Aidoc) для попутной ТЭЛА в Netherlands Cancer Institute резко сократило время до обнаружения/уведомления по сравнению с рутинным процессом и с ручным триажем",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10141443/",
       "title": "Reducing the Time to Diagnosis of Incidental Pulmonary Embolism at CT Using an Artificial Intelligence Algorithm",
       "publisher": "RSNA — Radiology: Cardiothoracic Imaging",
       "published": "2023",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "During prospective evaluation, AI-based worklist prioritization reduced the median DNT for IPE-positive examinations to 87 minutes (vs routine workflow of 7714 minutes and human triage of 4973 minutes)",
       "quote_ru": "При проспективной оценке ИИ-приоритизация worklist сократила медианное время обнаружения/уведомления для положительных по ТЭЛА исследований до 87 минут (против 7714 минут при рутинном процессе и 4973 минут при ручном триаже)"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Доля пропущенных радиологами случаев ТЭЛА снизилась почти в 17 раз после внедрения ИИ-приоритизации",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10141443/",
       "title": "Reducing the Time to Diagnosis of Incidental Pulmonary Embolism at CT Using an Artificial Intelligence Algorithm",
       "publisher": "RSNA — Radiology: Cardiothoracic Imaging",
       "published": "2023",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "Missed IPE by radiologists decreased significantly from 44.8% (47 of 105) in periods 1 and 2 combined to 2.6% (1 of 38) in period 3 (P < .001)",
       "quote_ru": "Доля пропущенных радиологами случаев ТЭЛА значимо снизилась с 44,8% (47 из 105) в периодах 1–2 до 2,6% (1 из 38) в периоде 3 (p < 0,001)"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "При реальном развёртывании часть КТ не обрабатывалась ИИ из-за технических сбоев, включая случаи с реальной ТЭЛА — это новый источник пропуска, не устранённый самой системой",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10141443/",
       "title": "Reducing the Time to Diagnosis of Incidental Pulmonary Embolism at CT Using an Artificial Intelligence Algorithm",
       "publisher": "RSNA — Radiology: Cardiothoracic Imaging",
       "published": "2023",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "A larger proportion of CT scans (315 of 4,294 [7.3%]) was not processed and thus excluded... Two of the 315 excluded CT scans were reported as positive for IPE",
       "quote_ru": "Большая доля КТ (315 из 4294 [7,3%]) не была обработана и была исключена... Два из этих 315 исключённых сканов были положительны по ТЭЛА по отчёту"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Авторы заявляют отсутствие финансовой связи с индустрией/вендором в этом исследовании",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "none",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10141443/",
       "title": "Reducing the Time to Diagnosis of Incidental Pulmonary Embolism at CT Using an Artificial Intelligence Algorithm",
       "publisher": "RSNA — Radiology: Cardiothoracic Imaging",
       "published": "2023",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "The authors are not affiliated with the industry and had control of the data and information submitted.",
       "quote_ru": "Авторы не аффилированы с индустрией и имели полный контроль над представленными данными и информацией"
      }
     ]
    }
   ],
   "arithmetic": [
    {
     "expr": "(44.8-2.6)/44.8*100 — относительное снижение доли пропусков",
     "result": "≈94.2% (в статье указано «94% improvement», совпадает в пределах округления)",
     "matches_source": true
    },
    {
     "expr": "47/105*100",
     "result": "44.76% ≈ 44.8% — совпадает с источником",
     "matches_source": true
    },
    {
     "expr": "1/38*100",
     "result": "2.63% ≈ 2.6% — совпадает с источником",
     "matches_source": true
    },
    {
     "expr": "315/4294*100",
     "result": "7.34% ≈ 7.3% — совпадает с источником",
     "matches_source": true
    }
   ],
   "counter_evidence_ru": "Сама статья содержит встроенное контр-свидетельство: снижение пропусков и времени не было полным — техническая инфраструктура (централизованный дата-центр Aidoc) исключила 7,3% сканов из обработки, среди них 2 случая реальной ТЭЛА, то есть заявленный эффект (2,6% пропусков) не учитывает пропуски из-за необработанных сканов вне протокола сравнения.",
   "alternative_explanations_ru": "Нерандомизированный дизайн (последовательные периоды, не РКИ); авторы сами отмечают, что TAT мог определяться штатным расписанием и другими отделенческими факторами, не только ИИ; период 3 отделён от периода 1 более чем годом — возможны иные изменения процесса за это время, не связанные с ИИ.",
   "human_role_ru": "Радиологи сохраняли финальное диагностическое решение; ИИ выполнял только приоритизацию очереди чтения и уведомление, не автономную диагностику.",
   "timeline_ru": "2019 (период 1, рутина) → конец 2019 – начало 2020 (период 2, ручной триаж) → июнь–сентябрь 2020 (период 3, ИИ) → публикация 2023. Целевой поиск в Europe PMC (23.09.2026) на предмет опровержений/поздних метрик/повторных публикаций результатов не выявил.",
   "limitations_ru": "Одно происхождение данных (один медцентр, одна исследовательская группа); отсутствие второго независимого источника тех же чисел; отсутствие оценки клинических исходов пациентов и стоимости; популяция ограничена онкологическими пациентами, что снижает обобщаемость на общую популяцию (сама статья это отмечает).",
   "counted_in_120_proposed": true,
   "reason_ru": "Уровень B, исход установлен (mixed, с чётким числовым обоснованием по обеим сторонам), роль ИИ в изменении процесса детально описана и измерена независимыми от вендора авторами.",
   "sources_opened": [
    "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10141443/",
    "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=%22incidental%20pulmonary%20embolism%22%20Aidoc%20Netherlands%20Cancer%20Institute%20follow-up%20OR%20retraction%20OR%20correction&format=json&pageSize=10&sort=P_PDATE_D%20desc"
   ],
   "unreachable": []
  },
  {
   "entity_id": "W8-FIELD-OPS-24-02",
   "label_ru": "Changi General Hospital (Сингапур) — ИИ-триаж worklist (Lunit INSIGHT CXR) и ИИ-черновики заключений (Augmento/DeepTek) для рентгена грудной клетки: проспективное парное перекрёстное исследование",
   "company": "Changi General Hospital, Сингапур (Department of Diagnostic Radiology); Data, AI & Innovation, Synapxe Pte Ltd (гос. платформа здравотехнологий Сингапура) — соавторы; финансирование развёртывания ПО — Минздрав Сингапура и Smart Nation and Digital Government Office; ПО — Lunit INSIGHT CXR v3.1.5.0 (Lunit Inc., Республика Корея) для триажа worklist, Augmento v1.4.6 (DeepTek) для черновиков заключений",
   "country": "Сингапур",
   "process": "Рентген грудной клетки — ИИ-триаж очереди чтения (3-уровневая классификация: норма/неотложно/срочно) в сочетании с ИИ-черновиком заключения в рабочем процессе радиолога",
   "period": "Более ранняя связанная публикация (EJR, тот же коллектив): снимки собраны в 2023–2024 (43 радиолога); основное исследование (JMIR, паричный кроссовер): снимки приобретены ноябрь 2023 – январь 2024, чтение в двух сессиях (FIFO-worklist и ИИ-worklist) с перерывом (washout) 4 недели, сессии в 2024",
   "region": "OTHER",
   "evidence_level": "B",
   "level_basis_ru": "Первичный документ — рецензируемая статья JMIR (2026), лично открыта полностью на PMC; раскрытие интересов — 'Conflicts of Interest: None declared', финансирование — гос. средства Минздрава Сингапура на развёртывание ПО, авторы (включая сотрудников Synapxe — гос. IT-платформы) не получали личного вознаграждения от Lunit/DeepTek. Дизайн — проспективное парное перекрёстное исследование (каждый случай читается тем же радиологом в двух условиях) — это форма контроля, но сами авторы называют его 'inherently artificial' (искусственным) из-за повторного чтения тех же случаев. Есть связанная более ранняя публикация той же группы (European Journal of Radiology, 2024, PMID 39405809) с частично иной выборкой (43 радиолога, диагностическая точность и TAT), но это то же происхождение (тот же коллектив/учреждение), не независимое подтверждение другого происхождения — отсюда B, не A.",
   "outcome": "success",
   "outcome_basis_ru": "Цель — сократить время составления заключения (report generation time, RGT) и общее время оборота (turnaround time, TAT) для рентгена грудной клетки. Медианный RGT снизился с 2 мин (IQR 1–4) до 0,53 мин (IQR 0,22–1,12) — на 73,3% (p<0,001); для нормальных снимков — с 2 до 0,2 мин (−90%). Среднее TAT снизилось с 876,21 до 82,25 мин (−90,6%, p<0,001); для критических снимков — с 711,08 до 41,56 мин (−94,1%). Разнонаправленных находок по основной метрике не выявлено — направленный успех, с оговоркой авторов об искусственности дизайна (см. limitations).",
   "primary_category": "process_restructuring",
   "extra_labels": [],
   "metrics": [
    {
     "name_ru": "Медианное время составления заключения (RGT), до ИИ-worklist",
     "value": "2",
     "unit": "минуты (IQR 1–4)",
     "period": "чтение в сессии без ИИ-worklist, 2024",
     "baseline": "стандартный FIFO-worklist",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13575548/"
    },
    {
     "name_ru": "Медианное время составления заключения (RGT), с ИИ-worklist и черновиком",
     "value": "0.53",
     "unit": "минуты (IQR 0.22–1.12)",
     "period": "чтение в сессии с ИИ, 2024",
     "baseline": "2 мин без ИИ",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13575548/"
    },
    {
     "name_ru": "Среднее время оборота (TAT), до ИИ",
     "value": "876.21",
     "unit": "минуты",
     "period": "2024",
     "baseline": "стандартный FIFO-worklist",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13575548/"
    },
    {
     "name_ru": "Среднее время оборота (TAT), с ИИ",
     "value": "82.25",
     "unit": "минуты",
     "period": "2024",
     "baseline": "876.21 мин без ИИ",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13575548/"
    },
    {
     "name_ru": "Число проанализированных рентгенограмм",
     "value": "1054",
     "unit": "снимков",
     "period": "ноябрь 2023 – январь 2024 (сбор), 2024 (чтение)",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13575548/"
    }
   ],
   "claims": [
    {
     "claim_ru": "ИИ-триаж worklist в сочетании с ИИ-черновиком заключения резко сократил время составления заключения и общее время оборота для рентгена грудной клетки в проспективном перекрёстном исследовании",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13575548/",
       "title": "Impact of AI-Triaged Worklists and AI-Assisted Report Generation on Radiology Turnaround Times: Prospective Real-World Study",
       "publisher": "Journal of Medical Internet Research (JMIR)",
       "published": "2026",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "Median RGT decreased from 2 minutes (IQR 1-4) to 0.53 minutes (IQR 0.22-1.12), a 73.3% reduction (P<.001); mean TAT decreased from 876.21 minutes to 82.25 minutes, a 90.6% reduction (P<.001)",
       "quote_ru": "Медианное время составления заключения снизилось с 2 минут (IQR 1–4) до 0,53 минуты (IQR 0,22–1,12) — на 73,3% (p<0,001); среднее время оборота снизилось с 876,21 до 82,25 минуты — на 90,6% (p<0,001)"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Сами авторы отмечают искусственность парного кроссовер-дизайна: те же случаи читаются теми же радиологами дважды",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "none",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13575548/",
       "title": "Impact of AI-Triaged Worklists and AI-Assisted Report Generation on Radiology Turnaround Times: Prospective Real-World Study",
       "publisher": "JMIR",
       "published": "2026",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "The within-reader, within-case design required radiologists to report the same studies on 2 separate occasions, which is inherently artificial",
       "quote_ru": "Дизайн 'один и тот же читающий — один и тот же случай' требовал от радиологов составлять заключения по одним и тем же исследованиям дважды, что по сути искусственно"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Более ранняя публикация той же группы (Changi General Hospital) на другой выборке также показала значимое снижение TAT при использовании Lunit INSIGHT CXR Triage",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111783&format=json&resultType=core",
       "title": "Real-World evaluation of an AI triaging system for chest X-rays: A prospective clinical study",
       "publisher": "European Journal of Radiology",
       "published": "2024",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "The AI system also significantly reduced turnaround times across all subgroups, indicating its robust performance and generalizability in diverse healthcare settings",
       "quote_ru": "Система ИИ также значимо сократила время оборота во всех подгруппах, что указывает на устойчивую работоспособность и обобщаемость в различных клинических условиях"
      }
     ]
    }
   ],
   "arithmetic": [
    {
     "expr": "(2-0.53)/2*100",
     "result": "73.5% ≈ заявленные 73.3% (расхождение в пределах округления промежуточных величин)",
     "matches_source": true
    },
    {
     "expr": "(876.21-82.25)/876.21*100",
     "result": "90.63% ≈ заявленные 90.6% — совпадает",
     "matches_source": true
    },
    {
     "expr": "(711.08-41.56)/711.08*100",
     "result": "94.15% ≈ заявленные 94.1% — совпадает",
     "matches_source": true
    }
   ],
   "counter_evidence_ru": "Нет прямого контр-свидетельства с иным исходом; ограничение — малая подгруппа критических снимков (28 исследований), широкие доверительные интервалы, признано самими авторами.",
   "alternative_explanations_ru": "Эффект частично может отражать не ИИ-триаж как таковой, а сам факт повторного, уже 'знакомого' чтения тех же случаев радиологом во второй сессии (эффект научения/памяти), хотя порядок сессий был рандомизирован (single-sequence crossover) для контроля такого смещения — авторы явно называют дизайн искусственным.",
   "human_role_ru": "Радиологи оставались финальным звеном принятия решения; ИИ формировал очередь чтения по срочности и черновик текста заключения, который радиолог редактировал.",
   "timeline_ru": "2023 (внедрение платформы Synapxe) → ноябрь 2023 – январь 2024 (сбор снимков) → 2024 (чтение, EJR-публикация того же коллектива) → 2026 (публикация основного JMIR-исследования). Целевой поиск последующих публикаций/уточнений на 23.09.2026 не выявил новых данных сверх этих двух связанных статей.",
   "limitations_ru": "Одно происхождение (одна больница, пересекающийся авторский коллектив) для обеих публикаций; одноцентровое, полностью укомплектованное академическое учреждение — ограничивает обобщаемость (сами авторы это отмечают); искусственность повторного чтения снижает прямую применимость чисел к непрерывному потоку.",
   "counted_in_120_proposed": true,
   "reason_ru": "Уровень B, исход установлен (success с чёткими количественными показателями и признанным ограничением дизайна), роль ИИ (триаж очереди + черновик заключения) детально описана.",
   "sources_opened": [
    "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13575548/",
    "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111783&format=json&resultType=core"
   ],
   "unreachable": [
    "https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0720048X24004996 (403, платный доступ ScienceDirect)"
   ]
  },
  {
   "entity_id": "W8-FIELD-OPS-24-03",
   "label_ru": "University of Alabama at Birmingham (США) — проспективная реальная оценка коммерческой ИИ-системы триажа внутричерепного кровоизлияния на КТ головы: без улучшения точности и времени составления заключения",
   "company": "University of Alabama at Birmingham Heersink School of Medicine (набор пациентов, большинство соавторов); первый автор — University of Maryland School of Medicine (UM2ii Center); соавтор — St. Jude Children's Research Hospital; коммерческая ИИ-система для триажа ВЧК на НЕКТ головы не названа по имени в открытом тексте статьи (описана как 'a commercial AI triage system')",
   "country": "США",
   "process": "Некотрастная КТ головы в отделении неотложной помощи — ИИ-триаж и уведомление (виджет со всплывающим окном) о внутричерепном кровоизлиянии (ВЧК), влияние на диагностическую точность радиологов и время составления заключения",
   "period": "Фаза 1 (без ИИ, набор данных до внедрения): 12.05.2021–30.06.2021; фаза 2 (с ИИ после внедрения): 30.09.2021–04.12.2021",
   "region": "US",
   "evidence_level": "B",
   "level_basis_ru": "Первичный документ — рецензируемая статья в AJR (American Journal of Roentgenology, ноябрь 2024), метаданные и полный реферат лично открыты через Europe PMC (полный текст платный, реферат содержит все количественные результаты и статистику). Дизайн — проспективное одноцентровое исследование с двумя фазами (до/после внедрения), поправка Бонферрони на множественные сравнения — прозрачная методология. Независимого второго источника, подтверждающего именно эти цифры (TAT 147.1 vs 149.9 мин, специфичность 99.8% vs 99.3%), не найдено; финансирование/COI не раскрыты в доступном фрагменте — отсюда B, не A.",
   "outcome": "failure",
   "outcome_basis_ru": "Цель — улучшить диагностическую точность выявления ВЧК и сократить время составления заключения (TAT) для положительных по ВЧК исследований после внедрения ИИ-триажа. Результат: значимых различий по точности (99.5% vs 99.2%), чувствительности (98.6% vs 98.9%), PPV (99.0% vs 97.5%) и NPV (99.7% vs 99.7%) не выявлено (все p>0.01 после поправки Бонферрони); специфичность оказалась ХУЖЕ с ИИ (99.8% без ИИ vs 99.3% с ИИ, p=0.004). Среднее TAT для ВЧК-позитивных исследований практически не изменилось: 147.1 мин без ИИ vs 149.9 мин с ИИ (p=0.11, незначимо). Прямой вывод авторов: система не улучшила ни точность, ни скорость — установленный неуспех по обеим заявленным целям.",
   "primary_category": "process_restructuring",
   "extra_labels": [],
   "metrics": [
    {
     "name_ru": "Точность выявления ВЧК, без ИИ (фаза 1)",
     "value": "99.5",
     "unit": "%",
     "period": "12.05.2021–30.06.2021",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:39230402&format=json&resultType=core"
    },
    {
     "name_ru": "Точность выявления ВЧК, с ИИ (фаза 2)",
     "value": "99.2",
     "unit": "%",
     "period": "30.09.2021–04.12.2021",
     "baseline": "99.5% без ИИ",
     "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:39230402&format=json&resultType=core"
    },
    {
     "name_ru": "Специфичность, без ИИ",
     "value": "99.8",
     "unit": "%",
     "period": "фаза 1",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:39230402&format=json&resultType=core"
    },
    {
     "name_ru": "Специфичность, с ИИ",
     "value": "99.3",
     "unit": "%",
     "period": "фаза 2",
     "baseline": "99.8% без ИИ (p=0.004)",
     "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:39230402&format=json&resultType=core"
    },
    {
     "name_ru": "Среднее время составления заключения (TAT) для ВЧК-позитивных исследований, без ИИ",
     "value": "147.1",
     "unit": "минуты",
     "period": "фаза 1",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:39230402&format=json&resultType=core"
    },
    {
     "name_ru": "Среднее время составления заключения (TAT) для ВЧК-позитивных исследований, с ИИ",
     "value": "149.9",
     "unit": "минуты",
     "period": "фаза 2",
     "baseline": "147.1 мин без ИИ (p=0.11, незначимо)",
     "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:39230402&format=json&resultType=core"
    },
    {
     "name_ru": "Число исследований в анализе",
     "value": "9954",
     "unit": "КТ головы (7371 пациент)",
     "period": "фазы 1–2 совокупно",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:39230402&format=json&resultType=core"
    }
   ],
   "claims": [
    {
     "claim_ru": "Коммерческая ИИ-система триажа ВЧК не улучшила диагностическую точность радиологов и не сократила время составления заключения при проспективной реальной оценке",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:39230402&format=json&resultType=core",
       "title": "Prospective Evaluation of Artificial Intelligence Triage of Intracranial Hemorrhage on Noncontrast Head CT Examinations",
       "publisher": "American Journal of Roentgenology (AJR), ARRS",
       "published": "2024-11",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "An AI triage system for ICH detection did not improve radiologists' diagnostic performance or report turnaround times. CLINICAL IMPACT. This large prospective real-world study does not support use of AI assistance for ICH detection.",
       "quote_ru": "Система ИИ-триажа для выявления ВЧК не улучшила ни диагностическую эффективность радиологов, ни время составления заключений. Клиническое значение: это крупное проспективное реальное исследование не поддерживает использование ИИ-ассистирования для выявления ВЧК"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Специфичность диагностики оказалась статистически значимо ниже при использовании ИИ, чем без него",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:39230402&format=json&resultType=core",
       "title": "Prospective Evaluation of Artificial Intelligence Triage of Intracranial Hemorrhage on Noncontrast Head CT Examinations",
       "publisher": "AJR",
       "published": "2024-11",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "specificity was higher for radiologists without than with AI (99.8% vs 99.3%, respectively, p = .004)",
       "quote_ru": "специфичность была выше у радиологов без ИИ, чем с ИИ (99,8% против 99,3% соответственно, p = 0,004)"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Среднее время составления заключения для ВЧК-позитивных случаев статистически не различалось до и после внедрения ИИ",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:39230402&format=json&resultType=core",
       "title": "Prospective Evaluation of Artificial Intelligence Triage of Intracranial Hemorrhage on Noncontrast Head CT Examinations",
       "publisher": "AJR",
       "published": "2024-11",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "Mean report turnaround time for ICH-positive examinations was 147.1 minutes without AI versus 149.9 minutes with AI (p = .11)",
       "quote_ru": "Среднее время составления заключения для ВЧК-позитивных исследований составило 147,1 минуты без ИИ против 149,9 минуты с ИИ (p = 0,11)"
      }
     ]
    }
   ],
   "arithmetic": [
    {
     "expr": "149.9-147.1",
     "result": "+2.8 минуты (время С ИИ больше, а не меньше; статистически незначимо, p=.11) — направление эффекта в тексте статьи указано корректно как отсутствие улучшения",
     "matches_source": true
    },
    {
     "expr": "99.8-99.3",
     "result": "0.5 процентного пункта — согласуется с указанным p=0.004",
     "matches_source": true
    }
   ],
   "counter_evidence_ru": "Само исследование и есть контр-свидетельство относительно маркетинговых заявлений о пользе ИИ-триажа ВЧК; независимого опровержения самого этого исследования (ретракция, комментарий с иными данными) при целевом поиске на 23.09.2026 не найдено.",
   "alternative_explanations_ru": "Одноцентровое исследование — специфика локального рабочего процесса (укомплектованность, уже сложившиеся приоритеты неотложной радиологии) могла ограничить пространство для улучшения от ИИ; фаза 2 короче календарно отделена от фазы 1 несколькими месяцами — сезонные/кадровые изменения не исключены.",
   "human_role_ru": "Радиологи (нейрорадиологи/радиологи неотложной помощи) сохраняли полный контроль диагностики; ИИ выполнял только фоновый анализ и уведомление через виджет.",
   "timeline_ru": "Май–июнь 2021 (фаза 1, без ИИ) → внедрение ИИ перед фазой 2 → сентябрь–декабрь 2021 (фаза 2, с ИИ) → публикация ноябрь 2024. Поиск дальнейших публикаций/уточнений на 23.09.2026 новых данных не выявил.",
   "limitations_ru": "Название коммерческой системы не указано в открытом реферате (полный текст платный — WebFetch вернул HTTP 403, помечено unreachable); нет данных о раскрытии финансирования/конфликта интересов в доступном фрагменте; одно происхождение данных.",
   "counted_in_120_proposed": true,
   "reason_ru": "Уровень B, исход установлен (failure — оба заявленных эффекта статистически не подтверждены, специфичность даже ухудшилась), роль ИИ (триаж/уведомление) чётко описана и протестирована в контролируемом дизайне до/после.",
   "sources_opened": [
    "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:39230402&format=json&resultType=core"
   ],
   "unreachable": [
    "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39230402/ (заблокировано — требует включения cookies)",
    "https://ajronline.org/doi/10.2214/AJR.24.31639 (платный доступ, не открывался напрямую)"
   ]
  },
  {
   "entity_id": "W8-FIELD-OPS-24-04",
   "label_ru": "Baptist Christian Hospital, Тезпур, Ассам (Индия) — прерывистые временные ряды внедрения ИИ (qER, Qure.ai) для детекции инсульта/ВЧК на КТ головы в сельской больнице",
   "company": "Baptist Christian Hospital (BCH), Тезпур, штат Ассам, Индия — благотворительная сельская больница на 130 коек, отделение неотложной помощи на 10 коек; ИИ — qER версия 2 (Qure.ai Technologies Pvt Ltd, Мумбаи, Индия); исследование профинансировано Qure.ai, часть авторов — штатные сотрудники Qure.ai",
   "country": "Индия",
   "process": "Некотрастная КТ головы в приёмном отделении сельской больницы — автоматическое ИИ-обнаружение внутричерепного кровоизлияния и инфаркта (qER), влияние на время до клинического вмешательства при остром инсульте",
   "period": "Фаза 1 (до ИИ, база): ноябрь 2020 – январь 2021; внедрение ИИ — февраль 2021; фаза 2 (после, ручная загрузка снимков): январь–март 2022; фаза 3 (после, автоматическая загрузка): сентябрь–ноябрь 2022",
   "region": "OTHER",
   "evidence_level": "B",
   "level_basis_ru": "Первичный документ — рецензируемая статья, лично открыта полностью на PMC. Дизайн — прерывистые временные ряды (interrupted time series) по ретроспективным клиническим данным, что является формой контроля. Исследование профинансировано вендором (Qure.ai), несколько авторов — штатные сотрудники Qure.ai, финансирующая сторона была вовлечена в дизайн исследования, сбор/анализ данных и решение о публикации (это явно раскрыто в тексте) — по протоколу это уровень B ('соавторы вендора/разработчика при контролируемом дизайне'), а не C, так как дизайн контролируемый (ITS) и часть соавторов — независимый персонал больницы (Baptist Christian Hospital), не Qure.ai.",
   "outcome": "mixed",
   "outcome_basis_ru": "Цель — сократить время от визуализации до значимого клинического вмешательства (тромболизис, антиагреганты, маннитол) при остром инсульте. Медианное время до вмешательства (TTI) сократилось с 80 мин (до ИИ) до 58,5 мин (после, фаза 3) — доля пациентов, получивших вмешательство в течение 30 минут, выросла с 4,2% до 25,5%. Но медианное время до решения о выписке/госпитализации из приёмного покоя (TTD) не улучшилось, а увеличилось — с 136 до 156 минут. Разнонаправленные показатели по двум связанным операционным метрикам дают mixed.",
   "primary_category": "process_restructuring",
   "extra_labels": [],
   "metrics": [
    {
     "name_ru": "Медианное время от визуализации до вмешательства (TTI), до ИИ",
     "value": "80",
     "unit": "минут (IQR 56.8–139.5)",
     "period": "ноябрь 2020 – январь 2021",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11268585/"
    },
    {
     "name_ru": "Медианное время от визуализации до вмешательства (TTI), после ИИ",
     "value": "58.5",
     "unit": "минут (IQR 30.3–118.2)",
     "period": "фаза 3, сентябрь–ноябрь 2022 (оценка воздействия — объединённые пост-ИИ данные)",
     "baseline": "80 минут до ИИ",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11268585/"
    },
    {
     "name_ru": "Доля пациентов с вмешательством в течение 30 минут, до ИИ",
     "value": "4.2",
     "unit": "%",
     "period": "до ИИ",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11268585/"
    },
    {
     "name_ru": "Доля пациентов с вмешательством в течение 30 минут, после ИИ",
     "value": "25.5",
     "unit": "%",
     "period": "после ИИ",
     "baseline": "4.2% до ИИ",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11268585/"
    },
    {
     "name_ru": "Медианное время до решения о судьбе пациента в приёмном покое (TTD), до ИИ",
     "value": "136",
     "unit": "минут",
     "period": "до ИИ",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11268585/"
    },
    {
     "name_ru": "Медианное время до решения о судьбе пациента в приёмном покое (TTD), после ИИ",
     "value": "156",
     "unit": "минут",
     "period": "после ИИ",
     "baseline": "136 минут до ИИ (рост, а не снижение)",
     "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11268585/"
    }
   ],
   "claims": [
    {
     "claim_ru": "После внедрения ИИ (qER) медианное время до клинического вмешательства при остром инсульте значимо сократилось",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11268585/",
       "title": "Artificial Intelligence-based automated CT brain interpretation to accelerate treatment for acute stroke in rural India: An interrupted time series study",
       "publisher": "PMC (журнал — статья открытого доступа)",
       "published": "2024",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "significant reduction of median TTI from 80 minutes (IQR: 56·8–139·5) during baseline to 58·50 (IQR: 30·3–118.2) minutes",
       "quote_ru": "значимое снижение медианного времени до вмешательства с 80 минут (IQR 56,8–139,5) на исходном этапе до 58,50 минуты (IQR 30,3–118,2) после внедрения"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Время до решения о судьбе пациента в приёмном покое (TTD) не улучшилось, а выросло после внедрения ИИ",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11268585/",
       "title": "Artificial Intelligence-based automated CT brain interpretation to accelerate treatment for acute stroke in rural India: An interrupted time series study",
       "publisher": "PMC",
       "published": "2024",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "No reduction in Time to ER Disposition (TTD): Median TTD actually increased post-AI (156 vs. 136 minutes)",
       "quote_ru": "Снижения времени до решения о судьбе пациента в приёмном покое (TTD) не произошло: медианное TTD после внедрения ИИ фактически выросло (156 против 136 минут)"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Исследование профинансировано вендором Qure.ai, часть авторов — сотрудники Qure.ai, финансирующая сторона участвовала в дизайне, сборе/анализе данных и решении о публикации",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "none",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11268585/",
       "title": "Artificial Intelligence-based automated CT brain interpretation to accelerate treatment for acute stroke in rural India: An interrupted time series study",
       "publisher": "PMC",
       "published": "2024",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "This study was funded by Qure.ai. JAC, DR, TG, SG, PK and SP are employees at Qure.ai, and DRN's salary was funded by Qure.ai... the funder was involved in the study design, data collection and analysis, decision to publish, as well as preparation of the manuscript.",
       "quote_ru": "Исследование профинансировано Qure.ai. Ряд соавторов — штатные сотрудники Qure.ai, зарплата ещё одного соавтора оплачивалась Qure.ai... финансирующая сторона участвовала в дизайне исследования, сборе и анализе данных, решении о публикации и подготовке рукописи"
      }
     ]
    }
   ],
   "arithmetic": [
    {
     "expr": "(80-58.5)/80*100",
     "result": "26.9% относительное снижение медианного TTI (в исходном пересказе фигурировала оценка «~30%» — это неточное округление; корректная величина ≈27%, зафиксировано расхождение)",
     "matches_source": false
    },
    {
     "expr": "25.5/4.2",
     "result": "≈6.07× рост доли вмешательств в течение 30 минут (эквивалент +21.3 п.п.)",
     "matches_source": true
    },
    {
     "expr": "156-136",
     "result": "+20 минут — TTD выросло, а не сократилось",
     "matches_source": true
    }
   ],
   "counter_evidence_ru": "Собственные данные статьи о росте TTD прямо противоречат нарративу об общем ускорении потока пациентов; авторы отдельно обсуждают, что низкая скорость интернета добавляла до 12 минут на этапе передачи снимка в облако ИИ.",
   "alternative_explanations_ru": "Между фазой 1 (база, 2020–2021) и фазой 3 (оценка, 2022) — разрыв около 19 месяцев, совпадающий с пандемией COVID-19, что ограничивает причинный вывод (сами авторы это признают); высокая доля исключений из-за отсутствующей документации (38,7% для оценки TTI, 12,7% для диагностической точности) создаёт риск смещения отбора, также признанный авторами.",
   "human_role_ru": "Решение о вмешательстве и о выписке/госпитализации принимал клинический персонал больницы; ИИ выполнял автоматический анализ снимка и передавал результат телерадиологу/клиницисту.",
   "timeline_ru": "Ноябрь 2020 – январь 2021 (база) → февраль 2021 (внедрение qER) → январь–март 2022 (ручная загрузка) → сентябрь–ноябрь 2022 (автоматическая загрузка, финальная оценка) → публикация 2024. Целевой поиск последующих публикаций/уточнений на 23.09.2026 не выявил.",
   "limitations_ru": "Финансовая и кадровая связь с вендором создаёт риск систематического искажения в пользу позитивных метрик; смешанный результат (TTI vs TTD) снижает уверенность в общем операционном эффекте; большой временной разрыв и высокая доля исключённых случаев.",
   "counted_in_120_proposed": true,
   "reason_ru": "Уровень B (вендор-соавторство при контролируемом дизайне ITS с участием независимого персонала больницы), исход установлен (mixed — успех по TTI, отсутствие успеха по TTD), роль ИИ в изменении процесса чётко описана.",
   "sources_opened": [
    "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11268585/",
    "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=Qure.ai%20qER%20Baptist%20Christian%20Hospital%20Assam%20stroke%20follow-up&format=json&pageSize=10&sort=P_PDATE_D%20desc"
   ],
   "unreachable": []
  },
  {
   "entity_id": "W8-FIELD-OPS-24-05",
   "label_ru": "Tongji Hospital, Ухань (Китай) — цифровая интеллектуальная платформа радиологии: ретроспективная когорта до/после — рост объёма и ускорение экстренных заключений, но рост времени ожидания рутинных заключений",
   "company": "Department of Radiology, Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Ухань, провинция Хубэй, Китай; финансирование — National Natural Science Foundation of China (грант №82471967); внешний коммерческий ИИ-вендор в открытых материалах не назван",
   "country": "Китай",
   "process": "Радиологический рабочий процесс (КТ/МРТ) в крупной университетской больнице — цифровая платформа с ИИ-приоритизацией очереди для сортировки/распределения исследований, влияние на время от назначения до записи, от записи до исследования и от исследования до заключения",
   "period": "До внедрения: январь–октябрь 2022; после внедрения: январь–октябрь 2024",
   "region": "CN",
   "evidence_level": "B",
   "level_basis_ru": "Первичный документ — рецензируемая статья в Academic Radiology (2026), метаданные и структурированный реферат лично открыты через Europe PMC. Дизайн — ретроспективная когортная оценка до/после на реальных операционных данных больницы (не РКИ, но количественный контроль по историческому периоду). Авторы — сотрудники того же отделения радиологии, которое внедрило платформу (собственные операционные данные, не сторонний аудит), финансирование — государственный научный грант, не вендор. Согласно уточнениям протокола, научная статья, где авторы сами измерили исход на данных своей организации, — это независимое измерение (не пресс-релиз), но второго источника другого происхождения, подтверждающего эти же цифры, не найдено — отсюда B.",
   "outcome": "mixed",
   "outcome_basis_ru": "Цель — повысить эффективность работы отделения радиологии при растущем потоке пациентов. Успех: объём исследований вырос на 66,4% при стабильном штате; время от назначения до записи (OAT) сократилось для КТ на 72,4%, для МРТ — на 33,8%; время от записи до исследования (OET) — на 50,6% и 34,6% соответственно; удовлетворённость пациентов выросла с 78,2 до 85,7 балла; время от исследования до заключения (ERT) для ЭКСТРЕННЫХ случаев улучшилось (КТ −22,1%, МРТ −26,6%). Неуспех: суммарное медианное ERT для РУТИННЫХ случаев значимо ВЫРОСЛО (КТ +130%, МРТ +222%) — авторы связывают это с тем, что 66%-й рост объёма превысил пропускную способность человеческой интерпретации заключений. Разнонаправленные результаты (ускорение по большинству логистических метрик и по экстренным заключениям vs замедление рутинных заключений) дают mixed.",
   "primary_category": "process_restructuring",
   "extra_labels": [],
   "metrics": [
    {
     "name_ru": "Рост объёма исследований",
     "value": "66.4",
     "unit": "%",
     "period": "2022→2024",
     "baseline": "январь–октябрь 2022",
     "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:41925457&format=json&resultType=core"
    },
    {
     "name_ru": "Время от назначения до записи (OAT), КТ",
     "value": "-72.4",
     "unit": "% изменения",
     "period": "2022→2024",
     "baseline": "январь–октябрь 2022",
     "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:41925457&format=json&resultType=core"
    },
    {
     "name_ru": "Время от назначения до записи (OAT), МРТ",
     "value": "-33.8",
     "unit": "% изменения",
     "period": "2022→2024",
     "baseline": "январь–октябрь 2022",
     "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:41925457&format=json&resultType=core"
    },
    {
     "name_ru": "Удовлетворённость пациентов",
     "value": "78.2 → 85.7",
     "unit": "баллы",
     "period": "2022→2024",
     "baseline": "78.2",
     "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:41925457&format=json&resultType=core"
    },
    {
     "name_ru": "Время от исследования до заключения (ERT), экстренные КТ",
     "value": "-22.1",
     "unit": "% изменения",
     "period": "2022→2024",
     "baseline": "январь–октябрь 2022",
     "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:41925457&format=json&resultType=core"
    },
    {
     "name_ru": "Общее медианное время от исследования до заключения (ERT), рутинные случаи, КТ",
     "value": "+130",
     "unit": "% изменения (рост)",
     "period": "2022→2024",
     "baseline": "январь–октябрь 2022",
     "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:41925457&format=json&resultType=core"
    },
    {
     "name_ru": "Общее медианное время от исследования до заключения (ERT), рутинные случаи, МРТ",
     "value": "+222",
     "unit": "% изменения (рост)",
     "period": "2022→2024",
     "baseline": "январь–октябрь 2022",
     "source_url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:41925457&format=json&resultType=core"
    }
   ],
   "claims": [
    {
     "claim_ru": "Внедрение цифровой интеллектуальной платформы позволило Tongji Hospital выдержать рост объёма исследований на 66,4% при стабильном штате, ускорив логистические этапы и заключения по экстренным случаям",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:41925457&format=json&resultType=core",
       "title": "Impact of a Digital Intelligence Platform on Radiology Workflow Efficiency and Patient Satisfaction: A Retrospective Cohort Study",
       "publisher": "Academic Radiology (Elsevier)",
       "published": "2026-07",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "Examination volume increased 66.4% with stable staffing; OAT reduced: CT (-72.4%), MRI (-33.8%); Emergency ERT improved: CT (-22.1%), MRI (-26.6%)",
       "quote_ru": "Объём исследований вырос на 66,4% при стабильном штате; время от назначения до записи сократилось: КТ (−72,4%), МРТ (−33,8%); время до заключения по экстренным случаям улучшилось: КТ (−22,1%), МРТ (−26,6%)"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Несмотря на общее ускорение, суммарное время до заключения по рутинным случаям значимо выросло из-за превышения пропускной способности радиологов ростом объёма",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:41925457&format=json&resultType=core",
       "title": "Impact of a Digital Intelligence Platform on Radiology Workflow Efficiency and Patient Satisfaction: A Retrospective Cohort Study",
       "publisher": "Academic Radiology",
       "published": "2026-07",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "Overall median ERT increased significantly (CT: +130%, MRI: +222%) for routine cases, attributed to 66% volume surge exceeding human interpretation capacity",
       "quote_ru": "Общее медианное время от исследования до заключения значимо выросло (КТ: +130%, МРТ: +222%) для рутинных случаев, что объясняется тем, что рост объёма на 66% превысил пропускную способность интерпретации заключений человеком"
      }
     ]
    }
   ],
   "arithmetic": [
    {
     "expr": "проверка направления: рост объёма 66.4% превышает типичные резервы производительности штата при неизменной численности радиологов",
     "result": "качественно согласуется с указанным авторами объяснением роста ERT для рутинных случаев; точные абсолютные минуты OAT/OET/ERT до/после в доступном фрагменте не приведены, поэтому пересчитать проценты к абсолютным величинам не удалось — это отмечено как ограничение",
     "matches_source": true
    }
   ],
   "counter_evidence_ru": "Сама статья содержит встроенное контр-свидетельство успеху: рост ERT для рутинных случаев на 130–222% — прямое ухудшение по ключевой для пациента метрике (когда именно он получит заключение), даже при улучшении логистических метрик записи/ожидания исследования.",
   "alternative_explanations_ru": "Рост ERT для рутинных случаев может объясняться не столько платформой, сколько структурным ростом спроса (66,4%) без пропорционального роста штата радиологов — то есть эффект платформы в отношении логистики (запись, ожидание) может маскировать её недостаточность в отношении интерпретации; авторы сами дают эту интерпретацию.",
   "human_role_ru": "Радиологи остаются единственным звеном, формирующим текст заключения; платформа выполняет распределение/приоритизацию потока исследований и, по всей видимости, не автоматизирует интерпретацию, поэтому рост потока напрямую упирается в человеческую пропускную способность.",
   "timeline_ru": "Январь–октябрь 2022 (база) → внедрение платформы → январь–октябрь 2024 (после) → публикация статьи, том 33, выпуск 7, июль 2026. Целевой поиск последующих публикаций/уточнений на 23.09.2026 новых данных не выявил.",
   "limitations_ru": "Название конкретного ИИ-продукта/вендора не указано в доступном реферате; авторы — сотрудники того же отделения, которое внедрило платформу (самооценка собственной операционной системы, хотя и на реальных данных и в рецензируемом журнале); нет второго независимого источника; абсолютные величины времени (только % изменения) не позволяют полностью перепроверить арифметику.",
   "counted_in_120_proposed": true,
   "reason_ru": "Уровень B, исход установлен (mixed — явный success по большинству логистических метрик и failure по времени заключения рутинных случаев), роль платформы в изменении процесса описана.",
   "sources_opened": [
    "https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=EXT_ID:41925457&format=json&resultType=core"
   ],
   "unreachable": []
  },
  {
   "entity_id": "W8-FIELD-OPS-24-06",
   "label_ru": "NIHR RSET / Nuffield Trust — независимая оценка (фаза 2) внедрения ИИ для диагностики грудной клетки в рамках AI Diagnostic Fund NHS Англии (66 организаций NHS, 12 сетей визуализации)",
   "company": "NIHR Rapid Service Evaluation Team (RSET) — University College London, Nuffield Trust, University of Cambridge; предмет оценки — программа NHS England AI Diagnostic Fund (запущена 2023), 66 организаций NHS в составе 12 сетей визуализации; конкретные ИИ-продукты в открытых материалах фазы 2 не поимённо перечислены (по независимым источникам о программе AI Diagnostic Fund среди участников фигурируют в т.ч. Qure.ai, Lunit, Annalise.ai — это не проверено напрямую в рамках данной карточки)",
   "country": "Великобритания (Англия)",
   "process": "Диагностика заболеваний грудной клетки (рентген, КТ) в системе NHS — закупка и раннее внедрение ИИ-инструментов сортировки/приоритизации в 66 трастах NHS в рамках национальной программы, сравнение с непокрытыми ИИ участками",
   "period": "Программа AI Diagnostic Fund — с 2023; фаза 2 рецидивной оценки — данные собраны в рамках непрерывного мониторинга программы, отчёт (слайд-сет) опубликован 16.03.2026",
   "region": "OTHER",
   "evidence_level": "B",
   "level_basis_ru": "Первичный документ — официальная страница исследования и отчёт Nuffield Trust/NIHR RSET, лично открыты через WebFetch. Оценщик (UCL, Nuffield Trust, University of Cambridge) организационно независим и от вендоров ИИ, и от отдельных трастов NHS — финансирование от NIHR (Государственный институт исследований здравоохранения), не от индустрии. Дизайн — сравнение сайтов до/после развёртывания ИИ с ограниченным числом контрольных участков без ИИ (сами авторы называют это ограничением: 'limited non-AI control sites'). Отдельная более ранняя фаза 1 той же команды (PMC12675025) касается только процесса закупки/внедрения, не тех же количественных исходов — не может служить независимым подтверждением именно этих цифр. Полный текст детального рецензируемого отчёта (не только сводная веб-страница/слайд-сет) не был открыт напрямую — доступна официальная страница исследования с прямыми цитатами результатов.",
   "outcome": "mixed",
   "outcome_basis_ru": "Цель — оценить эффект внедрения ИИ-инструментов для диагностики грудной клетки на время оборота исследований, клиническую пользу и затраты в масштабе национальной программы. Результат смешанный: общее время оборота снизилось после внедрения, но доля снимков, о которых заключение готово в течение 24 часов, статистически значимо не изменилась при учёте изменений на участках без ИИ; сокращение времени обработки было 'скромным и варьировалось между трастами и услугами'; услуги с ИИ оказались экономически эффективными по сравнению с состоянием до внедрения, но связанная с этим клиническая польза для здоровья была признана незначительной ('negligible'). Улучшение по одним метрикам (затраты, часть показателей TAT) при отсутствии значимого улучшения по другим (24-часовое заключение, клиническая польза) — классический mixed.",
   "primary_category": "process_restructuring",
   "extra_labels": [],
   "metrics": [],
   "claims": [
    {
     "claim_ru": "Общее время оборота снимков грудной клетки после развёртывания ИИ снизилось, но доля исследований с заключением в течение 24 часов значимо не изменилась при учёте контрольных участков",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://www.nuffieldtrust.org.uk/research/artificial-intelligence-in-chest-diagnostics-a-mixed-methods-evaluation",
       "title": "Artificial intelligence in chest diagnostics: mixed-methods evaluation (phase 2)",
       "publisher": "Nuffield Trust / NIHR RSET",
       "published": "2026-03-16",
       "origin": "independent",
       "quote_original": "Overall scan turnaround times reduced after deployment, but scans reported within 24 hours did not change significantly",
       "quote_ru": "Общее время оборота снимков сократилось после внедрения, но доля исследований с заключением в течение 24 часов значимо не изменилась"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "ИИ-услуги оказались экономически эффективны по сравнению с состоянием до внедрения, однако связанная клиническая польза для здоровья была незначительной",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://www.nuffieldtrust.org.uk/research/artificial-intelligence-in-chest-diagnostics-a-mixed-methods-evaluation",
       "title": "Artificial intelligence in chest diagnostics: mixed-methods evaluation (phase 2)",
       "publisher": "Nuffield Trust / NIHR RSET",
       "published": "2026-03-16",
       "origin": "independent",
       "quote_original": "AI-supported services appear to be cost-effective compared with services prior to deploying AI, although the associated health benefits were negligible.",
       "quote_ru": "Услуги с поддержкой ИИ выглядят экономически эффективными по сравнению с услугами до внедрения ИИ, хотя связанная с этим польза для здоровья была незначительной"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Сокращение времени обработки снимков было скромным и неоднородным между трастами и услугами",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://www.nuffieldtrust.org.uk/research/artificial-intelligence-in-chest-diagnostics-a-mixed-methods-evaluation",
       "title": "Artificial intelligence in chest diagnostics: mixed-methods evaluation (phase 2)",
       "publisher": "Nuffield Trust / NIHR RSET",
       "published": "2026-03-16",
       "origin": "independent",
       "quote_original": "the time reductions in processing scans were modest and varied across trusts and services",
       "quote_ru": "сокращение времени обработки снимков было скромным и варьировалось между трастами и услугами"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Ограничение дизайна: сравнение опиралось на ограниченное число контрольных участков без ИИ",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "none",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://www.nuffieldtrust.org.uk/research/artificial-intelligence-in-chest-diagnostics-a-mixed-methods-evaluation",
       "title": "Artificial intelligence in chest diagnostics: mixed-methods evaluation (phase 2)",
       "publisher": "Nuffield Trust / NIHR RSET",
       "published": "2026-03-16",
       "origin": "independent",
       "quote_original": "Limited non-AI control sites (acknowledged as a limitation)",
       "quote_ru": "Ограниченное число контрольных участков без ИИ (признано ограничением самими авторами)"
      }
     ]
    }
   ],
   "arithmetic": [],
   "counter_evidence_ru": "Сама оценка прямо утверждает отсутствие значимого клинического выигрыша ('health benefits were negligible') несмотря на позитивную экономическую и частичную операционную картину — это встроенное сдерживающее свидетельство против нарратива об однозначном успехе программы.",
   "alternative_explanations_ru": "Ранняя фаза внедрения (программа стартовала в 2023, данные фазы 2 относятся к раннему периоду использования — 'early deployment') может недооценивать долгосрочный эффект по мере накопления опыта персонала; ограниченное число контрольных участков снижает точность оценки причинного эффекта именно ИИ в отличие от иных одновременных изменений в NHS.",
   "human_role_ru": "Клинический персонал (радиологи, направляющие врачи) сохраняет ключевую роль в интерпретации и решениях по пациенту; ИИ-инструменты используются для сортировки/приоритизации потока; конкретное распределение труда между ИИ и человеком по отдельным трастам в открытых материалах фазы 2 не детализировано.",
   "timeline_ru": "2023 — запуск AI Diagnostic Fund → март–сентябрь 2024 — фаза 1 оценки (закупка/внедрение, PMC12675025, клинические исходы не измерялись из-за задержек внедрения) → фаза 2 — измерение операционных/экономических исходов → публикация отчёта 16.03.2026. Целевой поиск последующих публикаций/полного рецензируемого отчёта фазы 2 на 23.09.2026 не выявил отдельной peer-reviewed статьи сверх официальной страницы и слайд-сета Nuffield Trust.",
   "limitations_ru": "Конкретные ИИ-вендоры и конкретные трасты не названы поимённо в открытых материалах, которые удалось лично открыть (страница Nuffield Trust и метаданные фазы 1 на PMC); полный текст рецензируемого отчёта NIHR Journals Library (GJAR2722) вернул HTTP 403 и не был открыт напрямую — цитаты взяты со страницы-резюме Nuffield Trust, которая, тем не менее, является официальной публикацией независимого оценщика, а не пересказом СМИ.",
   "counted_in_120_proposed": true,
   "reason_ru": "Уровень B (независимый национальный оценщик, но с методологическими ограничениями дизайна и без доступа к полному рецензируемому отчёту), исход установлен (mixed), роль ИИ-инструментов в изменении операционных показателей описана на уровне программы в целом.",
   "sources_opened": [
    "https://www.nuffieldtrust.org.uk/research/artificial-intelligence-in-chest-diagnostics-a-mixed-methods-evaluation",
    "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12675025/"
   ],
   "unreachable": [
    "https://www.journalslibrary.nihr.ac.uk/hsdr/published-articles/GJAR2722 (HTTP 403, платный/защищённый доступ к полному рецензируемому отчёту)"
   ]
  }
 ],
 "packet_notes_ru": "Фокус: радиология — ИИ-сортировка/чтение в рутинном потоке (рентген грудной клетки, КТ головы/ВЧК, переломы, ИИ-черновики заключений, управление очередями), 2023-2026, с контролем (РКИ / до-после с контролем / прерывистые временные ряды). Найдено 6 новых сущностей (не 10-14, как в общем задании w8-task.md) — целевой поиск в узкой предметной области радиологии с обязательным условием контроля и окном публикации 2023-2026 дал меньше подходящих случаев, чем более широкие пакеты W8-FIELD-OPS; качество предпочтено количеству, слабые кандидаты (без контроля или только reader-study) в карточки не включались. Уровни: все 6 — B (второго независимого источника того же исхода другого происхождения не найдено ни для одной сущности; там, где часть авторов — сотрудники вендора (Qure.ai, W8-FIELD-OPS-24-04), применено правило 'соавторы вендора при контролируемом дизайне = B'). Исходы: mixed — 4 (Netherlands/Aidoc-ТЭЛА, India/Qure.ai-инсульт, China/Tongji-платформа, UK/NIHR RSET), success — 1 (Singapore/Lunit+Augmento), failure — 1 (USA/UAB-ВЧК). Негативные/смешанные случаи искались целенаправленно наравне с успешными. Отклонены как дубликаты уже известных кандидатов: Tel Aviv Sourasky/Ichilov, BoneView, PMID 42632355 (совпадает с W8-FIELD-OPS-21-03 из known-entities.txt); Bærum Hospital, PMID 41894992 (структурно входит в Vestre Viken Health Trust — уже известный кандидат по перелому). Проверены и не включены как не соответствующие критериям задания (нет контролируемого дизайна и/или это reader-study — точность, а не исход рабочего процесса): RBFracture/Leipzig, PMC12417293; Vasilev/Moscow, Digital Diagnostics 2025 (575 549 исследований, автономная сортировка) — самооценка того же учреждения, которое управляет программой, без контрольной группы; jung diagnostics/Германия (ВЧК, Biometrica) — прямой финансовый интерес владельца компании среди авторов, без контроля; Oxipit ChestLink / Oulu, Финляндия (arXiv 2205.08123) — ретроспективная оценка точности без операционного сравнения/контроля. Инструменты: Europe PMC REST API и PMC обычными запросами — основной канал (без обхода капч/пейволлов). Заблокированные пейволлом источники (ScienceDirect, PubMed cookie-wall, NIHR Journals Library, полный текст AJR) помечены unreachable, обход не предпринимался. Фактическое число вызовов WebSearch: 18 из лимита 20. Данные пользователя (email, имя) во внешних запросах не передавались."
}