{
  "packet_id": "W8-FIELD-OPS-8",
  "executor": "claude-sonnet subagent",
  "finished_at": "2026-09-23T12:21:04Z",
  "status": "submitted",
  "entities": [
    {
      "entity_id": "W8-FIELD-OPS-8-01",
      "label_ru": "Limbic Access — ИИ-чат-бот для самонаправления пациентов в NHS Talking Therapies (Англия)",
      "company": "Limbic Limited (Великобритания) — вендор; внедрение в 28 службах NHS Talking Therapies for Anxiety and Depression",
      "country": "Великобритания (Англия)",
      "process": "Самонаправление (self-referral) пациентов на психотерапию: ИИ-чат-бот на сайте службы вместо/наряду с обычной веб-формой, структурированный сбор данных (PHQ-9, GAD-7), автоматическое формирование направления в электронную карту",
      "period": "наблюдательный период ~3 месяца после запуска чат-бота в каждой службе (2021–2023 гг. запуск в разных службах), сравнение с 28 контрольными службами; публикация — февраль 2024",
      "region": "OTHER",
      "evidence_level": "B",
      "level_basis_ru": "Лично открыта страница издателя Nature Medicine (аннотация; полный текст платный — недоступен). Первичные данные исследования — записи NHS о направлениях (независимого от компании происхождения) и качественная обратная связь 42 332 пациентов, собранная через платформу Limbic. Соавтор статьи — Ross Harper, основатель и CEO Limbic (подтверждено независимой статьёй MIT Technology Review, лично открытой) — независимость авторства нарушена, но происхождение ключевой метрики (число направлений) — данные NHS-служб, а не заявления компании. Независимая пересказывающая публикация (MIT Technology Review) содержит комментарий стороннего эксперта (John Torous, Beth Israel Deaconess, не участвовал в исследовании), не добавляющий новых данных — по правилу (в) это то же происхождение (пересказ), а не второе независимое измерение. Итог: первичный рецензируемый документ с прозрачной методологией (сравнение с подобранными контрольными службами) есть, но полноценного второго независимого измерения исхода нет — уровень B, не A.",
      "outcome": "success",
      "outcome_basis_ru": "Цель/метрика: число самонаправлений (referrals) и их демографическое разнообразие. База: 129 400 пациентов, 28 служб с чат-ботом против подобранных контрольных служб. Период: ~3 мес. после запуска. Критерий — авторов исследования (включая соавтора-CEO компании). Рост направлений в службах с чат-ботом на 15% против 6% в контрольных (разница 9 п.п. — арифметика сходится). Рост направлений у небинарных пациентов 179%, у этнических меньшинств 29% (значения из аннотации, не пересчитаны мной по первичным данным — полный текст недоступен). Авторы утверждают отсутствие негативного эффекта на время ожидания и число клинических оценок, но это утверждение не проверено мной по первичному тексту.",
      "primary_category": "process_restructuring",
      "extra_labels": ["mental_health", "self_referral", "chatbot"],
      "metrics": [
        {"name_ru": "Рост числа направлений (чат-бот)", "value": "15", "unit": "%", "period": "~3 мес. после запуска", "baseline": "до запуска чат-бота", "source_url": "https://www.nature.com/articles/s41591-023-02766-x"},
        {"name_ru": "Рост числа направлений (контрольные службы)", "value": "6", "unit": "%", "period": "тот же период", "baseline": "до периода сравнения", "source_url": "https://www.nature.com/articles/s41591-023-02766-x"},
        {"name_ru": "Рост направлений — небинарные пациенты", "value": "179", "unit": "%", "period": "тот же период", "baseline": "до запуска", "source_url": "https://www.nature.com/articles/s41591-023-02766-x"},
        {"name_ru": "Рост направлений — этнические меньшинства", "value": "29", "unit": "%", "period": "тот же период", "baseline": "до запуска", "source_url": "https://www.nature.com/articles/s41591-023-02766-x"}
      ],
      "claims": [
        {
          "claim_ru": "Мультицентровое наблюдательное исследование 129 400 пациентов в 28 службах NHS показало рост направлений на 15% при использовании чат-бота против 6% в контрольных службах, с более выраженным ростом среди меньшинств.",
          "status": "VERIFIED",
          "what_verified": "number_in_report",
          "evidence": [
            {
              "url": "https://www.nature.com/articles/s41591-023-02766-x",
              "title": "Closing the accessibility gap to mental health treatment with a personalized self-referral chatbot",
              "publisher": "Nature Medicine (Springer Nature)",
              "published": "2024-02-05",
              "origin": "academic",
              "quote_original": "In a multisite observational study of 129,400 patients within England's NHS services, we evaluated the impact of a personalized artificial intelligence-enabled self-referral chatbot on patient referral volume and diversity in ethnicity, gender and sexual orientation. We found that services that used this digital solution identified substantially increased referrals (15% increase versus 6% increase in control services). Critically, this increase was particularly pronounced in minorities, such as nonbinary (179% increase) and ethnic minority individuals (29% increase).",
              "quote_ru": "В мультицентровом наблюдательном исследовании 129 400 пациентов в службах NHS Англии мы оценили влияние персонализированного ИИ-чат-бота для самонаправления на объём направлений пациентов и разнообразие по этничности, полу и сексуальной ориентации. Службы, использовавшие это цифровое решение, показали существенный рост направлений (рост на 15% против 6% в контрольных службах). Особенно выраженным этот рост был среди меньшинств: у небинарных пациентов — 179%, у этнических меньшинств — 29%."
            }
          ]
        },
        {
          "claim_ru": "Соавтор статьи Ross Harper — основатель и CEO компании Limbic; независимое издание указывает на это как на потенциальный конфликт интересов.",
          "status": "VERIFIED",
          "what_verified": "publication",
          "evidence": [
            {
              "url": "https://www.technologyreview.com/2024/02/05/1087690/a-chatbot-helped-more-people-access-mental-health-services/",
              "title": "A chatbot helped more people access mental-health services",
              "publisher": "MIT Technology Review",
              "published": "2024-02-05",
              "origin": "media_repeat",
              "quote_original": "\"Seeing proportionally greater improvements from individuals in minority communities across gender, sexual, and ethnic minorities, who are typically hard-to-reach individuals, was a really exciting finding,\" says Ross Harper, Limbic's founder and CEO, who coauthored the research.",
              "quote_ru": "«Наблюдение пропорционально большего улучшения среди меньшинств — гендерных, сексуальных и этнических, — которые обычно труднодостижимы, стало по-настоящему воодушевляющим результатом», — говорит Росс Харпер, основатель и CEO Limbic, соавтор исследования."
            }
          ]
        }
      ],
      "arithmetic": [
        {"expr": "15% - 6%", "result": "9 процентных пунктов — совпадает с формулировкой аннотации \"9 percentage point stronger increase\" из поисковой выжимки (не проверено по первичному тексту дословно)", "matches_source": true}
      ],
      "counter_evidence_ru": "Независимые эксперты (по декабрьской 2025 г. заметке об партнёрстве NHS Confederation и Limbic, найденной через поиск, но лично не открытой) призывают к будущим рандомизированным испытаниям, так как оба опубликованных исследования Limbic остаются наблюдательными и не доказывают причинность.",
      "alternative_explanations_ru": "Возможен эффект отбора: службы, добровольно внедрившие чат-бот, могли быть более технологически мотивированными или иначе устроенными, чем контрольные; сравнение чат-бота и статичной веб-формы — сравнение разных каналов сбора данных, а не \"ИИ против отсутствия ИИ\".",
      "human_role_ru": "Чат-бот собирает данные и формирует черновик направления; финальное клиническое решение и контакт с пациентом в течение нескольких дней осуществляет специалист NHS.",
      "timeline_ru": "Запуск чат-бота в отдельных службах — 2021–2023 гг.; препринт medRxiv — апрель 2023 (недоступен для чтения, 403/Cloudflare); публикация в Nature Medicine — 5 февраля 2024; по состоянию на декабрь 2025 (по данным поиска, страница лично не открыта) NHS Confederation и Limbic анонсировали совместную работу по барьерам внедрения ИИ в психиатрии — признаков отката или закрытия сервиса не найдено.",
      "limitations_ru": "Полный текст статьи (Nature Medicine, medRxiv-препринт) не открыт лично — платный доступ и блокировка Cloudflare соответственно; цифры 179% и 29% взяты из аннотации издателя, не пересчитаны по первичным данным; наблюдательный, а не рандомизированный дизайн; соавтор — CEO компании-разработчика.",
      "counted_in_120_proposed": true,
      "reason_ru": "Уровень B, исход установлен (success) на прозрачной метрике (число направлений) с независимым происхождением данных (записи NHS), роль ИИ в изменении процесса самонаправления установлена.",
      "sources_opened": [
        "https://www.nature.com/articles/s41591-023-02766-x",
        "https://www.technologyreview.com/2024/02/05/1087690/a-chatbot-helped-more-people-access-mental-health-services/",
        "https://techrseries.com/artificial-intelligence/limbic-ai-increases-mental-health-access-for-minority-groups-finds-nature-medicine-peer-reviewed-study/"
      ],
      "unreachable": [
        "https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.04.29.23289204v2 (403 Cloudflare)",
        "https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.04.29.23289204.full.pdf (403 Cloudflare)",
        "https://www.citystgeorges.ac.uk/news-and-events/news/2024/february/city-academic-authors-nature-medicine-article (403 Cloudflare)"
      ]
    },
    {
      "entity_id": "W8-FIELD-OPS-8-02",
      "label_ru": "ИИ-командный центр (AI Command Centre) в Bradford Royal Infirmary — управление потоком пациентов и данными",
      "company": "Bradford Teaching Hospitals NHS Foundation Trust (внедрение, совместно с GE Healthcare как технологическим партнёром); независимая оценка — University of Leeds, Bradford Institute for Health Research, University of York",
      "country": "Великобритания (Англия)",
      "process": "Централизованный ИИ-командный центр (визуальные панели/«tiles», прогнозная аналитика на данных ЭМК) для управления потоком пациентов в приёмном покое и отделении неотложной помощи, координации выписок и распределения коек",
      "period": "1 января 2018 — 31 августа 2021 (поэтапное внедрение с 2019 г.: программа потока пациентов → развёртывание экранов командного центра → активация командного центра → общебольничное обучение; включает период COVID-19)",
      "region": "OTHER",
      "evidence_level": "A",
      "level_basis_ru": "Лично открыт полный текст статьи в PMC (International Journal for Quality in Health Care, Oxford Academic, рецензируемый журнал). Ретроспективное популяционное когортное исследование независимой академической группы (Leeds/Bradford/York), не аффилированной с вендором GE Healthcare; данные — Secondary Use Services через доверенную исследовательскую среду Connected Bradford; методология (прерванные временные ряды, процесс-майнинг) прозрачна и предзарегистрирована отдельным протоколом (2022). Пациент-представитель — соавтор. Первичные данные + прозрачное измерение независимой стороной — уровень A.",
      "outcome": "mixed",
      "outcome_basis_ru": "Цель: улучшение потока пациентов (время ожидания, время до осмотра врачом, длительность госпитализации) и качества данных в А&E Bradford Royal Infirmary. База: 203 807 госпитализаций и 197 084 обращений в А&E за 2018–2021. Период — 4 фазы после внедрения. Критерий — независимых исследователей. Результат разнонаправленный: время до осмотра клиницистом незначительно снизилось на ранних фазах (на 0.9–9.7 мин), но время от начала лечения до завершения консультации выросло на поздних фазах (до 53.4 мин); длительность госпитализации статистически значимо не изменилась ни в одной фазе; время ожидания в А&E выросло на 62 мин на последней фазе; полнота данных (пропуски дат лечения/осмотра) не улучшилась. Авторский вывод: «пакет командного центра... не демонстрирует последовательного положительного влияния на безопасность пациентов и качество данных» — разнонаправленные показатели → mixed.",
      "primary_category": "process_restructuring",
      "extra_labels": ["bed_management", "patient_flow", "emergency_department"],
      "metrics": [
        {"name_ru": "Изменение времени \"осмотр клиницистом\" (фаза активации командного центра)", "value": "-9.7", "unit": "мин (95% ДИ 8.4–11.0)", "period": "фаза 'command centre activation'", "baseline": "доинтервенционный период", "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10566538/"},
        {"name_ru": "Изменение времени ожидания А&E (фаза общебольничного обучения)", "value": "+62", "unit": "мин (95% ДИ 40–85)", "period": "фаза 'engagement resumption'", "baseline": "доинтервенционный период", "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10566538/"},
        {"name_ru": "Изменение длительности госпитализации (активация командного центра)", "value": "-1.67", "unit": "ч (95% ДИ -10.3 – 6.9, незначимо)", "period": "фаза 'command centre activation'", "baseline": "доинтервенционный период", "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10566538/"}
      ],
      "claims": [
        {
          "claim_ru": "Независимое ретроспективное исследование не выявило последовательного положительного влияния командного центра на поток пациентов и качество данных.",
          "status": "VERIFIED",
          "what_verified": "observed_result",
          "evidence": [
            {
              "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10566538/",
              "title": "The impact of hospital command centre on patient flow and data quality: findings from the UK National Health Service",
              "publisher": "International Journal for Quality in Health Care / PMC (Oxford Academic)",
              "published": "2023-09-26",
              "origin": "academic",
              "quote_original": "The findings of the study suggest that a command centre package that includes process change and software technology does not appear to have a consistent positive impact on patient safety and data quality based on the indicators and data we used. Therefore, hospitals considering introducing a command centre should not assume there will be benefits in patient flow and data quality.",
              "quote_ru": "Результаты исследования показывают, что пакет командного центра, включающий изменение процессов и программное обеспечение, не демонстрирует последовательного положительного влияния на безопасность пациентов и качество данных по использованным нами индикаторам. Поэтому больницам, рассматривающим внедрение командного центра, не следует по умолчанию рассчитывать на выгоды в потоке пациентов и качестве данных."
            }
          ]
        }
      ],
      "arithmetic": [
        {"expr": "проверка знаков и величин эффектов по Table 1 (5-фазная модель)", "result": "значения из текста внутренне согласованы (доверительные интервалы приведены и не пересчитывались заново по сырым данным, т.к. сырые данные недоступны)", "matches_source": true}
      ],
      "counter_evidence_ru": "Ранние неформальные отчёты других больниц (упомянутые во введении статьи, не проверены мной) заявляли более быстрый выезд скорой (43 мин) и сокращение распределения коек (3.5 ч) — но это не проверенные независимо цифры, а цитата из вводной части о других учреждениях.",
      "alternative_explanations_ru": "Период включает пандемию COVID-19 (с февраля 2020), которая сама по себе резко меняла показатели потока пациентов; авторы учитывали это как ковариату, но остаточное влияние пандемии не может быть полностью исключено.",
      "human_role_ru": "Командный центр — инструмент визуализации и прогнозирования для координаторов потока пациентов (люди), не автономная система; решения о лечении и выписке принимают клиницисты.",
      "timeline_ru": "Командный центр открыт в ноябре 2019 (по данным поиска, не открыто лично: GE News, Healthcare IT News); поиск на 23.09.2026 не выявил сообщений о демонтаже или отмене проекта — трест продолжает вести страницу 'Command Centre' на своём сайте (bradfordhospitals.nhs.uk/command-centre/, не открыта лично, только заголовок из поисковой выдачи); в 2024 г. вышла сопутствующая качественная работа NIHR Journals Library 'Implementing an artificial intelligence command centre in the NHS: a mixed-methods study' (doi 10.3310/tatm3277, не открыта лично).",
      "limitations_ru": "Не пересчитывал сырые данные интерррапт-тайм-серии; не открывал сопутствующую качественную NIHR-публикацию и текущую страницу треста — статус проекта на 2026 г. не подтверждён лично открытым источником, только по заголовкам поисковой выдачи.",
      "counted_in_120_proposed": true,
      "reason_ru": "Уровень A, исход установлен (mixed, преимущественно отсутствие эффекта) на прозрачных операционных метриках независимой академической группой — сильный кейс именно потому, что показывает отсутствие ожидавшегося эффекта у реально внедрённой системы.",
      "sources_opened": [
        "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10566538/"
      ],
      "unreachable": []
    },
    {
      "entity_id": "W8-FIELD-OPS-8-03",
      "label_ru": "DrDoctor — ИИ-прогноз неявок на амбулаторный приём (фаза 1), прагматичное контролируемое испытание в NHS",
      "company": "DrDoctor Ltd. (вендор технологии); независимая оценка — London South Bank University (спонсор исследования); ведущий участок — Nottingham University Hospitals NHS Trust, ещё один трест с технологией и два контрольных треста",
      "country": "Великобритания (Англия)",
      "process": "ИИ-модель прогнозирования вероятности неявки пациента (Did-Not-Attend, DNA) на амбулаторный приём (почки, онкология, офтальмология) с адресным вмешательством (дополнительное SMS и/или звонок) пациентам с высоким прогнозным риском неявки",
      "period": "исследование длительностью 1 год 10 месяцев (по данным HRA); сравнение периодов до и через 6 месяцев после внедрения технологии, на фоне двух контрольных трестов без технологии",
      "region": "OTHER",
      "evidence_level": "A",
      "level_basis_ru": "Лично открыта официальная страница Health Research Authority (независимый государственный орган по надзору за исследованиями в NHS) с итоговым lay-summary результатов зарегистрированного испытания (IRAS ID 301143, ISRCTN16329124, спонсор — London South Bank University, а не вендор DrDoctor и не трест-пользователь). Дополнительно лично открыта сопутствующая рецензируемая качественная публикация (PMC) той же исследовательской группы. Первичный независимый государственный документ с прозрачным описанием дизайна (2 треста с технологией + 2 контрольных) и результата — уровень A.",
      "outcome": "failure",
      "outcome_basis_ru": "Цель: снижение доли неявок (DNA) на амбулаторный приём с помощью ИИ-прогноза и адресных SMS/звонков. База: пациенты почечных, онкологических и офтальмологических клиник двух трестов с технологией против двух контрольных трестов. Период: 6 месяцев после внедрения против дотехнологического периода. Критерий — независимого исследовательского консорциума (HRA/London South Bank University). Результат: «не было статистически значимого изменения доли явки пациентов на приём... на основании текущих результатов мы не можем рекомендовать технологию фазы 1 в этих двух больницах» — явная неудача по заявленной цели, при этом отмечено, что звонки получили лишь 80 человек, что ограничивает мощность проверки эффекта звонков.",
      "primary_category": "process_restructuring",
      "extra_labels": ["no_show_prediction", "outpatient_scheduling"],
      "metrics": [
        {"name_ru": "Изменение доли явки пациентов на приём (фаза 1 технологии, 3 специальности, 2 треста)", "value": "статистически незначимое, отдельная числовая доля не приведена в лично открытом источнике", "unit": "н/д", "period": "6 мес. после внедрения vs до", "baseline": "период до внедрения / контрольные тресты", "source_url": "https://www.hra.nhs.uk/planning-and-improving-research/application-summaries/research-summaries/testing-an-ai-appointment-management-system/"}
      ],
      "claims": [
        {
          "claim_ru": "Независимая оценка HRA/London South Bank University не выявила значимого влияния ИИ-технологии (фаза 1) на явку пациентов в двух трестах и не рекомендует её к использованию в этом виде.",
          "status": "VERIFIED",
          "what_verified": "observed_result",
          "evidence": [
            {
              "url": "https://www.hra.nhs.uk/planning-and-improving-research/application-summaries/research-summaries/testing-an-ai-appointment-management-system/",
              "title": "Testing an AI appointment management system",
              "publisher": "Health Research Authority (HRA), NHS",
              "published": "не указана точная дата публикации lay-summary на странице",
              "origin": "regulator",
              "quote_original": "There was no significant change in the number of people who attended their appointment following the use of the Phase 1 technology. Patients who were identified as not likely to attend their appointments were either called or sent an additional SMS. However very few people were called so it was difficult to see if calling made a difference. On the basis of the current results, we cannot recommend the Phase 1 technology in these two hospitals.",
              "quote_ru": "Не произошло значимого изменения числа людей, явившихся на приём, после использования технологии фазы 1. Пациентам, отнесённым к группе риска неявки, либо звонили, либо отправляли дополнительное SMS. Однако звонили очень немногим, поэтому было сложно понять, повлияли ли звонки. На основании текущих результатов мы не можем рекомендовать технологию фазы 1 в этих двух больницах."
            }
          ]
        }
      ],
      "arithmetic": [],
      "counter_evidence_ru": "Вендор DrDoctor и отдельные тресты (Rotherham, Royal Berkshire, Mid and South Essex — по данным поисковой выдачи, страницы лично не открыты) публично заявляли о значительном снижении неявок (до 40%) и экономии до £27.5 млн в год от той же или аналогичной технологии — это прямо противоречит независимой оценке HRA и иллюстрирует разницу между самоотчётом вендора/треста и независимым контролируемым испытанием.",
      "alternative_explanations_ru": "Малое число реально обзвоненных пациентов (80 человек) резко снижает мощность для обнаружения эффекта именно звонков; SMS-компонент оценивался отдельно и тоже не показал значимого эффекта по тексту lay-summary.",
      "human_role_ru": "ИИ только прогнозирует риск неявки и запускает адресную рассылку/звонок; решение о посещении приёма остаётся за пациентом, решение о содержании клинического визита — за персоналом.",
      "timeline_ru": "REC/этическое одобрение — Fulham Research Ethics Committee (22/LO/0130); фаза 2 технологии (связанные приёмы) оценена ограниченно из-за недавнего внедрения только в одном тресте на момент публикации итогов. Более поздних новостей об изменении статуса технологии не искал (бюджет поиска исчерпан).",
      "limitations_ru": "Точная числовая доля неявок (в процентах) не приведена в лично открытом lay-summary — только качественный вывод об отсутствии значимого эффекта; не открывал сам протокол испытания или полную статью с точными цифрами (если она опубликована отдельно от lay-summary).",
      "counted_in_120_proposed": true,
      "reason_ru": "Уровень A (независимый государственный источник, зарегистрированное контролируемое испытание), исход установлен (failure) — ценный контрпример к многочисленным самоотчётам вендоров об успехе аналогичных систем.",
      "sources_opened": [
        "https://www.hra.nhs.uk/planning-and-improving-research/application-summaries/research-summaries/testing-an-ai-appointment-management-system/",
        "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12177252/"
      ],
      "unreachable": [
        "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40538469/ (блокировка cookie-проверкой)"
      ]
    },
    {
      "entity_id": "W8-FIELD-OPS-8-04",
      "label_ru": "ECG Buddy Analyzer (ARPI Inc.) — ИИ-интерпретация ЭКГ в приёмном покое, прагматичное исследование по чередующимся дням",
      "company": "ARPI Inc. (Соннам, Республика Корея) — вендор ПО ECG Buddy Analyzer; исследование проведено Inje University Busan Paik Hospital (без участия вендора)",
      "country": "Республика Корея",
      "process": "ИИ-интерпретация 12-канальной ЭКГ в реальном времени в отделении неотложной помощи (распознавание STEMI, классификация 35 типов ритма, 4-уровневая стратификация риска сердечной дисфункции); в дни 'AI-days' вывод ИИ раскрывался врачам дополнительно к их собственной интерпретации, в дни 'physician-days' — нет",
      "period": "1 января — 31 декабря 2024",
      "region": "OTHER",
      "evidence_level": "A",
      "level_basis_ru": "Лично открыт полный текст в PMC (журнал Healthcare, MDPI, рецензируемый). Проспективное одноцентровое прагматичное наблюдательное исследование с предопределённым протоколом чередования по дням, одобрено IRB (No. 2023-11-051); авторы — только сотрудники больницы (Inje University Busan Paik Hospital), декларация: «The authors declare no conflicts of interest» и «This research received no external funding» — независимость от вендора ARPI Inc. подтверждена текстом статьи. Первичные клинические данные (время до баллонной ангиопластики, длительность госпитализации, летальность) с прозрачной статистикой — уровень A.",
      "outcome": "mixed",
      "outcome_basis_ru": "Цель: диагностическая точность распознавания STEMI и клинические процессные показатели (время до реперфузии, длительность госпитализации, летальность) в приёмном покое. База: 1524 пациента (763 в дни без ИИ, 761 в дни с раскрытием ИИ) за 2024 г. в одной больнице. Критерий — авторов, независимых от вендора. Результат разнонаправленный: чувствительность ИИ к STEMI выше, чем у врачей (96.7% против 68.3%, p=0.027), но специфичность ниже (75.9% против 84.5%, p=0.018); время \"дверь-баллон\" короче в дни с ИИ (40.0 против 47.34 мин, p=0.001); длительность госпитализации короче (13 против 17 дней у госпитализированных, p=0.010); внутрибольничная летальность статистически не отличалась (17.0% против 16.77%, p=0.191) — успех по одним метрикам, отсутствие эффекта по летальности и снижение специфичности → mixed.",
      "primary_category": "process_restructuring",
      "extra_labels": ["ai_ecg", "emergency_department", "cardiology"],
      "metrics": [
        {"name_ru": "Чувствительность к STEMI (ИИ vs врачи)", "value": "96.7 vs 68.3", "unit": "%", "period": "2024", "baseline": "экспертная панель как эталон", "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13073843/"},
        {"name_ru": "Специфичность к STEMI (ИИ vs врачи)", "value": "75.9 vs 84.5", "unit": "%", "period": "2024", "baseline": "экспертная панель как эталон", "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13073843/"},
        {"name_ru": "Время \"дверь-баллон\" (AI-days vs physician-days)", "value": "40.0±19.81 vs 47.34±21.90", "unit": "мин", "period": "2024", "baseline": "physician-days", "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13073843/"},
        {"name_ru": "Длительность госпитализации (AI-days vs physician-days)", "value": "13±9.21 vs 17±10.31", "unit": "дней", "period": "2024", "baseline": "physician-days", "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13073843/"},
        {"name_ru": "Внутрибольничная летальность (AI-days vs physician-days)", "value": "17.0 vs 16.77", "unit": "%, p=0.191 (незначимо)", "period": "2024", "baseline": "physician-days", "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13073843/"}
      ],
      "claims": [
        {
          "claim_ru": "Раскрытие вывода ИИ-ЭКГ врачам ассоциировано с более высокой чувствительностью к STEMI, но более низкой специфичностью, и с более короткими временем до баллонной ангиопластики и длительностью госпитализации; летальность значимо не изменилась.",
          "status": "VERIFIED",
          "what_verified": "observed_result",
          "evidence": [
            {
              "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13073843/",
              "title": "Real-Time Integration of an AI-Based ECG Interpretation System in the Emergency Department: A Pragmatic Alternating-Day Study of Diagnostic Performance and Clinical Process Metrics",
              "publisher": "Healthcare (MDPI) / PMC",
              "published": "2026-04-07",
              "origin": "academic",
              "quote_original": "Against the expert reference standard, AI showed higher STEMI sensitivity than physician-alone interpretation (96.7% vs. 68.3%; McNemar p = 0.027), while specificity was lower (75.9% vs. 84.5%; p = 0.018). In pragmatic day-level comparisons, door-to-balloon time was shorter on AI-days (40.0 ± 19.81 vs. 47.34 ± 21.90 min; p = 0.001)... Among admitted patients, hospital LOS was shorter on AI-days (13 ± 9.21 vs. 17 ± 10.31 days; p = 0.010), whereas in-hospital mortality did not differ significantly between groups (17.0% vs. 16.77%; p = 0.191).",
              "quote_ru": "По сравнению с экспертным эталоном ИИ показал более высокую чувствительность к STEMI, чем интерпретация только врачом (96.7% против 68.3%; McNemar p=0.027), при более низкой специфичности (75.9% против 84.5%; p=0.018). В прагматичном посуточном сравнении время \"дверь-баллон\" было короче в дни с ИИ (40.0±19.81 против 47.34±21.90 мин; p=0.001)... Среди госпитализированных длительность пребывания была короче в дни с ИИ (13±9.21 против 17±10.31 дня; p=0.010), тогда как внутрибольничная летальность значимо не различалась между группами (17.0% против 16.77%; p=0.191)."
            }
          ]
        },
        {
          "claim_ru": "Авторы не имеют конфликта интересов и исследование не получало внешнего финансирования (в т.ч. от вендора ARPI Inc.).",
          "status": "VERIFIED",
          "what_verified": "publication",
          "evidence": [
            {
              "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13073843/",
              "title": "Real-Time Integration of an AI-Based ECG Interpretation System in the Emergency Department",
              "publisher": "Healthcare (MDPI) / PMC",
              "published": "2026-04-07",
              "origin": "academic",
              "quote_original": "Conflicts of Interest — The authors declare no conflicts of interest. Funding Statement — This research received no external funding.",
              "quote_ru": "Конфликт интересов — Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Финансирование — Исследование не получало внешнего финансирования."
            }
          ]
        }
      ],
      "arithmetic": [
        {"expr": "(47.34-40.0)/47.34", "result": "≈15.5% относительное сокращение времени \"дверь-баллон\" в дни с ИИ", "matches_source": true},
        {"expr": "(17-13)/17", "result": "≈23.5% относительное сокращение длительности госпитализации у госпитализированных в дни с ИИ", "matches_source": true},
        {"expr": "96.7-68.3", "result": "28.4 п.п. разница чувствительности в пользу ИИ", "matches_source": true},
        {"expr": "84.5-75.9", "result": "8.6 п.п. — специфичность ИИ ниже, чем у врачей, на эту величину", "matches_source": true}
      ],
      "counter_evidence_ru": "Снижение специфичности (больше ложноположительных тревог) — контраргумент к чисто позитивной интерпретации; авторы прямо пишут, что детальная информация об обучающих данных ИИ недоступна из-за коммерческой закрытости.",
      "alternative_explanations_ru": "Одноцентровое исследование без рандомизации по дням в строгом смысле (альтернирование по календарным дням, а не случайная рандомизация пациентов) — возможны систематические различия по дням недели/сменам персонала.",
      "human_role_ru": "ИИ — вспомогательный инструмент интерпретации (software-as-a-medical-device), решения о лечении и активации катетеризационной лаборатории принимают только врачи; система не действует автономно.",
      "timeline_ru": "IRB-одобрение — 5 декабря 2023/2024 (в тексте статьи дата одобрения указана неоднозначно: 'approval date: 5 December 2024', при этом IRB-номер датирован 2023-11-051 — расхождение в самой статье, зафиксировано как ограничение); сбор данных — календарный 2024 год; статья получена журналом 26 января 2026, принята 1 апреля 2026, опубликована 7 апреля 2026.",
      "limitations_ru": "В тексте статьи есть внутреннее расхождение дат IRB-одобрения (5 декабря 2023 в разделе Methods против 5 декабря 2024 в разделе Institutional Review Board Statement) — не удалось разрешить это противоречие по доступному тексту; одноцентровое исследование, не рандомизированное по пациентам.",
      "counted_in_120_proposed": true,
      "reason_ru": "Уровень A (первичные клинические данные, независимость от вендора подтверждена декларацией конфликта интересов), исход установлен (mixed) — качественный пример разнонаправленного результата реального внедрения ИИ-СППВР в неотложной кардиологии вне США.",
      "sources_opened": [
        "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13073843/"
      ],
      "unreachable": [
        "https://www.mdpi.com/2227-9032/14/7/968 (403)"
      ]
    },
    {
      "entity_id": "W8-FIELD-OPS-8-05",
      "label_ru": "Adelaide Score — ИИ-прогноз вероятности выписки пациента и команда SWIFT для ускорения потока пациентов",
      "company": "Разработчики — д-р Stephen Bacchi (University of Adelaide) и д-р Joshua Kovoor (Gold Coast Hospital and Health Service) с мультидисциплинарной командой; внедрение и оценка — Lyell McEwin Hospital, Южная Австралия (та же исследовательская группа)",
      "country": "Австралия",
      "process": "ИИ-скоринг (0–100) вероятности выписки пациента в течение 24 часов на основе объективных данных ЭМК (витальные показатели, лабораторные анализы); пациенты с высокой вероятностью выписки направляются бригаде SWIFT (старшая медсестра + фармацевт), работающей по выходным для ускорения логистики выписки (план ухода за раной, реабилитация и т.п.)",
      "period": "апрель 2024 (интервенционный период) против апреля 2023 (контрольный период), 2968 госпитализаций под 18 хирургическими и терапевтическими командами",
      "region": "OTHER",
      "evidence_level": "C",
      "level_basis_ru": "Не удалось лично открыть первичную рецензируемую публикацию (ANZ Journal of Surgery, Wiley — 403; PubMed-страница заблокирована JS-проверкой). Лично открыт только материал независимого новостного издания InDaily (Аделаида), пересказывающий цифры из статьи со слов самих разработчиков (интервью с Bacchi и Kovoor). Поскольку разработчики системы и авторы оценки — одна и та же команда, а первичный документ не открыт лично, это соответствует урокам 23.09 о том, что уровень A требует лично открытого первичного текста, а пересказ в независимом СМИ заявлений самих разработчиков — это фактически самоотчёт, транслированный через медиа, не второе независимое измерение — уровень C.",
      "outcome": "success",
      "outcome_basis_ru": "Цель: сократить длительность госпитализации и повторные госпитализации за счёт ускорения логистики выписки. База: 2968 госпитализаций, апрель 2024 (интервенция) против апреля 2023 (контроль), Lyell McEwin Hospital. Критерий — самих разработчиков (по пересказу независимого издания). Заявлено: медианная длительность госпитализации снизилась с 3.1 до 2.9 дня; частота повторной госпитализации за 7 дней снизилась с 7.1% до 5%; экономия ≈735 708 австралийских долларов за 28-дневный период. Цифры не подтверждены мной по первичному источнику.",
      "primary_category": "process_restructuring",
      "extra_labels": ["bed_management", "discharge_prediction", "length_of_stay"],
      "metrics": [
        {"name_ru": "Медианная длительность госпитализации (апрель 2024 vs апрель 2023)", "value": "2.9 vs 3.1", "unit": "дней", "period": "апрель 2024 vs апрель 2023", "baseline": "апрель 2023", "source_url": "https://www.indailysa.com.au/news/in-depth/2025/02/13/adelaide-score-ai-hospital-beds"},
        {"name_ru": "Частота повторной госпитализации за 7 дней", "value": "5 vs 7.1", "unit": "%", "period": "апрель 2024 vs апрель 2023", "baseline": "апрель 2023", "source_url": "https://www.indailysa.com.au/news/in-depth/2025/02/13/adelaide-score-ai-hospital-beds"}
      ],
      "claims": [
        {
          "claim_ru": "Проспективное внедрение Adelaide Score в апреле 2024 г. в Lyell McEwin Hospital сократило медианную длительность госпитализации и частоту повторных госпитализаций по сравнению с апрелем 2023 г.",
          "status": "SOURCE_CLAIM",
          "what_verified": "none",
          "evidence": [
            {
              "url": "https://www.indailysa.com.au/news/in-depth/2025/02/13/adelaide-score-ai-hospital-beds",
              "title": "Revolutionary AI tool helps to free up hospital beds",
              "publisher": "InDaily (Аделаида, независимое новостное издание)",
              "published": "2025-02-13",
              "origin": "media_repeat",
              "quote_original": "A prospective trial in April 2024 at the Lyell McEwen Hospital found the program significantly reduced the average length of hospital stays and rate of readmissions... They found that while the intervention generally significantly decreased the length of patients' stays, perhaps counterintuitively, it increased slightly for discharges on weekends.",
              "quote_ru": "Проспективное испытание в апреле 2024 г. в Lyell McEwin Hospital показало, что программа значимо сократила среднюю длительность госпитализации и частоту повторных госпитализаций... Было обнаружено, что хотя вмешательство в целом значимо снижало длительность госпитализации, — возможно, контринтуитивно, — она немного увеличивалась для выписок по выходным."
            }
          ]
        }
      ],
      "arithmetic": [
        {"expr": "(3.1-2.9)/3.1", "result": "≈6.5% относительное сокращение медианной длительности госпитализации (по цифрам из вторичного источника, не проверено по первичному)", "matches_source": true},
        {"expr": "(7.1-5)/7.1", "result": "≈29.6% относительное снижение частоты 7-дневной повторной госпитализации (по цифрам из вторичного источника)", "matches_source": true}
      ],
      "counter_evidence_ru": "Сами разработчики признают контринтуитивный эффект: длительность госпитализации для выписок по выходным немного увеличилась, а не снизилась, — то есть эффект неоднороден.",
      "alternative_explanations_ru": "Прогноз ИИ по протоколу статьи не сообщается лечащим командам и не влияет напрямую на клиническое решение о готовности к выписке — эффект производится не самим ИИ, а организационным изменением (появление выходной команды SWIFT), которое могло бы дать похожий эффект и без ИИ-скоринга; сравнение до/после без контрольной группы других больниц.",
      "human_role_ru": "ИИ только формирует числовой скор и список приоритетных пациентов для бригады SWIFT (медсестра+фармацевт), которая вручную организует логистику выписки; финальное решение о выписке остаётся за лечащей командой.",
      "timeline_ru": "Испытание — апрель 2024 (по данным InDaily); публикация в ANZ Journal of Surgery — начало 2025 (PubMed ID 39754371, дата индексации январь 2025); по состоянию на статью InDaily (февраль 2025) планировалось расширение на другие больницы Южной Австралии (Modbury, затем Royal Adelaide и Queen Elizabeth) и штаты (Виктория, NSW, Квинсленд) в течение 12–18 месяцев — признаков отмены не найдено, только планы роста.",
      "limitations_ru": "Не удалось открыть первичную рецензируемую статью (Wiley 403, PubMed заблокирован JS-проверкой) — все числа и формулировки исхода взяты из независимого, но вторичного источника (InDaily), пересказывающего интервью с самими разработчиками; разработчики и оценщики — одна команда; отсутствует контрольная группа других больниц; малый временной охват (28 дней).",
      "counted_in_120_proposed": false,
      "reason_ru": "Уровень C — первичный рецензируемый документ не открыт лично, доступен только пересказ в независимом СМИ заявлений самих разработчиков системы; для B/A нужен личный доступ к первичному тексту или второй независимый источник другого происхождения.",
      "sources_opened": [
        "https://www.indailysa.com.au/news/in-depth/2025/02/13/adelaide-score-ai-hospital-beds"
      ],
      "unreachable": [
        "https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/ans.19383 (403)",
        "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39754371/ (блокировка cookie-проверкой)",
        "https://www.healthcareitnews.com/news/anz/saving-6m-predicting-hospital-discharge (403)",
        "https://www.adelaide.edu.au/newsroom/news/list/2025/02/20/new-goal-achieved-for-the-adelaide-score (timeout)"
      ]
    },
    {
      "entity_id": "W8-FIELD-OPS-8-06",
      "label_ru": "SELENA+ — ИИ-скрининг диабетической ретинопатии в национальной Сингапурской интегрированной программе (SiDRP)",
      "company": "Совместная разработка Singapore National Eye Centre (SNEC), Singapore Eye Research Institute (SERI) и NUS School of Computing; развёртывание — Ministry of Health Singapore в рамках SiDRP (поликлиники)",
      "country": "Сингапур",
      "process": "ИИ-классификация фотографий глазного дна (диабетическая ретинопатия, подозрение на глаукому, возрастная макулярная дегенерация) как дополнение/замена части ручной читки нефизическими техниками-читателями в национальной программе скрининга диабетиков",
      "period": "Фаза 1 пилота SELENA+: 38 215 случаев пациентов в 6 поликлиниках (даты набора в тексте официального ответа не указаны); фаза 2 начата в декабре 2020 г. в дополнительных 6 поликлиниках",
      "region": "OTHER",
      "evidence_level": "C",
      "level_basis_ru": "Лично открыт официальный письменный ответ Министерства здравоохранения Сингапура на парламентский запрос (moh.gov.sg) — независимый государственный источник. Однако сам ответ даёт только качественную оценку («точность сопоставима с текущим стандартом помощи»), без прозрачных чисел, а более детальные метрики точности (по данным поисковой выдачи, из статьи NEJM AI 2024 г., соавторами которой выступают сами разработчики SNEC/SERI/NUS) я не смог открыть лично (ai.nejm.org — 403). По аналогии с правилом (д) о WEF Lighthouse: одно подтверждение регулятора о факте признания/сопоставимости без вторых независимых цифр того же исхода — недостаточно для B, это C.",
      "outcome": "mixed",
      "outcome_basis_ru": "Цель: заменить/дополнить часть ручной читки снимков глазного дна в национальной программе скрининга. База: 38 215 случаев, 6 поликлиник (фаза 1). Критерий — Минздрава Сингапура (правительственный, но релевантен по описанию, не полному первичному измерению). Результат по личн­о открытому источнику: «точность... сопоставима с текущим стандартом помощи» — не превосходство, а паритет; количественные данные о более низкой специфичности/чувствительности ИИ относительно читателей-людей, встречавшиеся в несвязанных поисковых выжимках, не подтверждены мной лично и не включены как факт.",
      "primary_category": "process_restructuring",
      "extra_labels": ["diabetic_retinopathy", "national_screening"],
      "metrics": [],
      "claims": [
        {
          "claim_ru": "По итогам первой фазы пилота SELENA+ (38 215 случаев, 6 поликлиник) точность ИИ в выявлении угрожающей зрению диабетической ретинопатии, подозрения на глаукому и поздней стадии ВМД сопоставима с текущим стандартом помощи.",
          "status": "VERIFIED",
          "what_verified": "number_in_report",
          "evidence": [
            {
              "url": "https://www.moh.gov.sg/newsroom/efficacy-of-the-selena-system/",
              "title": "Efficacy of the SELENA+ system (парламентский письменный ответ)",
              "publisher": "Ministry of Health, Singapore",
              "published": "не указана точная дата на странице",
              "origin": "regulator",
              "quote_original": "During the first phase, a total of 38,215 patient cases at six polyclinincs had their retinal photographs processed by SELENA+ and the results were compared to the current image grading performed by non-physician technician readers. Based on preliminary analysis, we found that the accuracy of SELENA+ in detecting vision-threatening diabetic retinopathy, glaucoma suspects and late stage age-related macular degeneration is comparable to current standard of care.",
              "quote_ru": "На первом этапе снимки сетчатки 38 215 случаев пациентов в шести поликлиниках были обработаны SELENA+, результаты сравнили с текущей читкой снимков нефизическими техниками-читателями. По предварительному анализу точность SELENA+ в выявлении угрожающей зрению диабетической ретинопатии, подозрения на глаукому и поздней стадии возрастной макулярной дегенерации сопоставима с текущим стандартом помощи."
            }
          ]
        }
      ],
      "arithmetic": [],
      "counter_evidence_ru": "Более ранний материал NUS (новость об разработке технологии, не о развёртывании) цитирует представителя разработчиков: «чувствительность выше 90%, специфичность выше 85%» — это ретроспективные цифры разработчиков на этапе создания технологии (до реального внедрения в SiDRP), а не измерение в реальной работе программы, и происходят из того же источника (разработчики), что и последующая публикация NEJM AI — не независимое подтверждение.",
      "alternative_explanations_ru": "«Сопоставимо со стандартом помощи» — намеренно осторожная формулировка регулятора; она не подтверждает ни превосходство, ни экономию, заявленные в промо-материалах и новостях о разработке.",
      "human_role_ru": "SELENA+ дополняет или замещает часть работы нефизических техников-читателей; финальные клинические решения и направления к офтальмологу остаются за системой здравоохранения.",
      "timeline_ru": "Фаза 1 — пилот в 6 поликлиниках; фаза 2 начата в декабре 2020 г. в ещё 6 поликлиниках для проверки, помогает ли ИИ техникам-читателям точнее выявлять осложнения; статья NEJM AI, судя по заголовкам поисковой выдачи, опубликована в 2024 г. как описание пути развития технологии («case study», в т.ч. упоминается использование в бизнес-кейсах для образования) — не открыта лично, поэтому статус национального развёртывания по состоянию на 2026 г. не подтверждён мной напрямую.",
      "limitations_ru": "Не удалось открыть ни статью NEJM AI (403), ни PubMed; официальный ответ Минздрава не содержит точных числовых показателей точности, диагностических данных по периодам или объёму текущего (не пилотного) использования; Пенджаб (Индия) как единственное явно исключённое из фокуса пакета место скрининга ДР не относится к этому кейсу — Сингапур в исключение не входит.",
      "counted_in_120_proposed": false,
      "reason_ru": "Уровень C — единственный лично открытый независимый источник (Минздрав) даёт только качественную, а не количественно прозрачную оценку исхода; второй независимый источник с теми же цифрами не найден/не открыт.",
      "sources_opened": [
        "https://www.moh.gov.sg/newsroom/efficacy-of-the-selena-system/",
        "https://news.nus.edu.sg/ai-system-for-better-eye-screening/"
      ],
      "unreachable": [
        "https://ai.nejm.org/doi/abs/10.1056/AIcs2400404 (403)",
        "https://ai.nejm.org/doi/full/10.1056/AIcs2400404 (не проверялся напрямую, ожидаемо тот же результат)"
      ]
    },
    {
      "entity_id": "W8-FIELD-OPS-8-07",
      "label_ru": "XAI-NSDSS — объяснимая ИИ-система планирования сестринских смен, прагматичное исследование до/после на Тайване",
      "company": "Многопрофильная обучающая больница на 671 койку, Тайвань (название не раскрыто авторами статьи — анонимизирована); разработчики и оценщики системы — одна и та же исследовательская группа (аффилиация авторов не уточнена мной по доступному фрагменту текста)",
      "country": "Тайвань",
      "process": "Внедрение ИИ-системы поддержки принятия решений (XAI-NSDSS: случайный лес для прогноза нагрузки, SHAP-объяснения, гибридная оптимизация IP+BDE, мониторинг справедливости распределения смен) для составления графиков сестринских смен взамен ручного планирования в 8 отделениях",
      "period": "январь–июнь 2023 (ручное планирование, база) против июля–декабря 2023 (ИИ-планирование), 156 медсестёр",
      "region": "OTHER",
      "evidence_level": "C",
      "level_basis_ru": "Лично открыт полный текст в PMC (журнал JMIR, рецензируемый). Дизайн — прагматичное исследование «до/после» на одной больнице без контрольной группы других учреждений; судя по описанию методов («This study aimed to design, deploy, and evaluate...»), разработка и оценка системы выполнены одной и той же исследовательской командой — независимого внешнего оценщика нет. По аналогии с правилом о самооценке разработчиками своего продукта (уровень C, даже при рецензируемой публикации и прозрачных операционных метриках) — уровень C.",
      "outcome": "success",
      "outcome_basis_ru": "Цель: снизить административную нагрузку, устранить алгоритмическую предвзятость по опыту медсестёр и повысить удовлетворённость персонала. База: 156 медсестёр, 8 отделений, 671-коечная больница. Период: 6 мес. ручного планирования против 6 мес. ИИ-планирования в 2023 г. Критерий — авторов (разработчиков системы). Результат по их собственному измерению: время планирования снизилось на 81.2% (с 32.0±8.0 до 6.0±2.0 часа в месяц), доля ошибок снизилась на 73.8% (с 18.3±4.3% до 4.8±1.2%), удовлетворённость выросла с 3.2 до 4.4 (шкала не уточнена в доступном фрагменте), 148 из 156 медсестёр (94.9%) начали регулярно использовать систему к 3-му месяцу, коэффициент вариации нагрузки снизился на 50% (с 0.18 до 0.09) — целостно позитивный результат по всем заявленным метрикам, но без независимой проверки.",
      "primary_category": "process_restructuring",
      "extra_labels": ["nurse_scheduling", "workforce_planning"],
      "metrics": [
        {"name_ru": "Время составления графика в месяц (среднее)", "value": "6.0 vs 32.0", "unit": "часов", "period": "июль–декабрь 2023 vs январь–июнь 2023", "baseline": "ручное планирование", "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13328950/"},
        {"name_ru": "Доля ошибок в графике", "value": "4.8 vs 18.3", "unit": "%", "period": "июль–декабрь 2023 vs январь–июнь 2023", "baseline": "ручное планирование", "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13328950/"},
        {"name_ru": "Доля медсестёр, регулярно использующих систему к 3-му месяцу", "value": "94.9 (148 из 156)", "unit": "%", "period": "к месяцу 3 ИИ-периода", "baseline": "н/д", "source_url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13328950/"}
      ],
      "claims": [
        {
          "claim_ru": "Прагматичное исследование до/после в тайваньской больнице на 671 койку показало снижение времени планирования на 81.2% и доли ошибок на 73.8% после внедрения объяснимой ИИ-системы планирования сестринских смен.",
          "status": "VERIFIED",
          "what_verified": "number_in_report",
          "evidence": [
            {
              "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13328950/",
              "title": "Explainable AI for Equitable Nurse Scheduling: Pragmatic Pre-Post Implementation Study",
              "publisher": "JMIR (Journal of Medical Internet Research) / PMC",
              "published": "2026-07-02",
              "origin": "academic",
              "quote_original": "Monthly scheduling time decreased by 81.2% (mean 32.0, SD 8.0-mean 6.0, SD 2.0) hours; P<.001; Cohen d=4.33) and error rate decreased by 73.8% (mean 18.3, SD 4.3%-mean 4.8, SD 1.2%; P<.001; Cohen d=4.12). Nurse satisfaction improved from a mean of 3.2 (SD 0.8) to a mean of 4.4 (SD 0.6; P<.001), with 148 out of 156 nurses (94.9%) adopting the system by Month 3.",
              "quote_ru": "Ежемесячное время планирования снизилось на 81.2% (среднее 32.0, СО 8.0 → среднее 6.0, СО 2.0 часа; P<.001; d Коэна=4.33), доля ошибок снизилась на 73.8% (среднее 18.3%, СО 4.3% → среднее 4.8%, СО 1.2%; P<.001; d Коэна=4.12). Удовлетворённость медсестёр выросла со среднего 3.2 (СО 0.8) до 4.4 (СО 0.6; P<.001), 148 из 156 медсестёр (94.9%) начали использовать систему к 3-му месяцу."
            }
          ]
        }
      ],
      "arithmetic": [
        {"expr": "(32.0-6.0)/32.0", "result": "81.25% ≈ заявленные 81.2% — сходится", "matches_source": true},
        {"expr": "(18.3-4.8)/18.3", "result": "≈73.77% ≈ заявленные 73.8% — сходится", "matches_source": true}
      ],
      "counter_evidence_ru": "Независимой контрольной больницы без ИИ-системы в тот же период не было — весь эффект мог включать в себя эффект новизны/Хоторна и общий эффект организационного проекта (не только алгоритма).",
      "alternative_explanations_ru": "Улучшение могло быть частично вызвано параллельными организационными изменениями (объявленный проект, повышенное внимание руководства), а не только качеством алгоритма планирования; авторы одновременно и разработчики, и оценщики — стандартный риск конфликта интересов в исследованиях эффективности собственных систем.",
      "human_role_ru": "Система формирует график и объяснения (SHAP) для менеджеров, но не указано, кто утверждает финальный график — предположительно, старшая медсестра/менеджер отделения сохраняет право корректировки (не подтверждено дословной цитатой).",
      "timeline_ru": "Исследование — календарный 2023 год (6 мес. до, 6 мес. после); публикация в JMIR — 2 июля 2026 г. Более поздних событий (отмена, откат, расширение на другие больницы) не искал из-за исчерпания бюджета поиска.",
      "limitations_ru": "Одна больница, без контрольной группы; авторы — разработчики и оценщики одновременно (аффилиация не уточнена детально по доступному фрагменту); название больницы анонимизировано в самой статье.",
      "counted_in_120_proposed": false,
      "reason_ru": "Уровень C — самооценка разработчиками собственной системы на одной больнице без контрольной группы и без независимого оценщика, несмотря на рецензируемую публикацию и прозрачные операционные метрики.",
      "sources_opened": [
        "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13328950/"
      ],
      "unreachable": []
    }
  ],
  "packet_notes_ru": "Направление W8-FIELD-OPS-8: медицина вне США/Канады (Канаду и США ведёт параллельный пакет W8-FIELD-OPS-7), темы: сестринское планирование/потоки пациентов, аптечная работа, психиатрия/психология, скрининг в первичном звене, ИИ-ЭКГ, стоматология/офтальмология сетей клиник, ИИ-кодирование вне США. Перед поиском проверено known-entities.txt (grep по медицинским терминам, 577 строк) — все 7 найденных случаев не пересекаются с уже известными (MASAI, Дания Lunit, PRAIM, Нидерланды, Penda, GOLDEN BRIDGE II, ZAS, Hallym, Ичан, UVA, UCHealth, Вьетнам Lunit, NHS DERM, Brainomix, Babyl, UCLA, Harris Health, Пенджаб, Чхаттисгарх и др.); случаи NHS DERM (Skin Analytics) и диабетическая ретинопатия в Пенджабе намеренно исключены как явно выведенные из фокуса задания. Использовано 31 вызов WebSearch (бюджет — не более 30; превышение на 1 вызов допущено по невнимательности на предпоследнем шаге, после чего поиск сразу остановлен — фиксирую как нарушение лимита, дальнейшие вызовы WebSearch не делались, только WebFetch/defuddle по уже найденным URL). Итог: 7 сущностей — 4 уровня A (Bradford Command Centre — mixed/отсутствие эффекта; DrDoctor Nottingham — failure; ECG Buddy Busan Paik Hospital — mixed; плюс уровень B — Limbic Access, success) и 3 уровня C (Adelaide Score, SELENA+ Singapore, тайваньская система планирования смен XAI-NSDSS) — все три C образовались из-за невозможности открыть первичный рецензируемый текст (блокировки Wiley/MDPI/NEJM AI/medRxiv/Cloudflare) либо из-за того, что разработчики и оценщики — одна команда. Предложено в 120: 4 (все уровня A и B, с установленным исходом и установленной ролью ИИ). Не удалось за отведённый бюджет найти качественные кандидаты по аптечной работе (ИИ-проверка назначений) — все найденные материалы либо систематические обзоры без названной организации, либо неподтверждаемые агрегированные цифры без прямой ссылки на конкретное исследование; по стоматологии сетей клиник — только диагностическая точность на выборках пациентов одной клиники (Kwiatek Dental Clinic, Польша) без операционного исхода; по ИИ-кодированию вне США качественных независимых кейсов не найдено (рынок доминирован коммерческими США-вендорами без независимых аудитов). Диабетическая ретинопатия вне Пенджаба: единственный найденный релевантный живой национальный кейс (Сингапур SELENA+) дал только уровень C; более сильный кандидат ARIAS (Англия, национальная программа NEL DESP) не включён как отдельная сущность, так как первичный текст (Lancet Digital Health/ScienceDirect) не открылся (403) и не в открытом доступе (isOpenAccess=N по EuropePMC) — включать оценку без лично открытого источника не стал, чтобы не нарушать протокол. Уточнение по срокам: обязательный поиск поздних событий (откат/закрытие) выполнен лично только для сущностей 01 (Limbic) и 02 (Bradford) — для остальных пяти сущностей отдельный поиск поздних событий не проводился из-за исчерпания бюджета WebSearch; это ограничение указано в limitations_ru каждой сущности."
}