Публикации ПРЕОДОЛЕНИЕ КОГНИТИВНЫХ ПРЕДУБЕЖДЕНИЙ В МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНСТРУМЕНТОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ИИ.

Всероссийский сборник статей и публикаций института развития образования, повышения квалификации и переподготовки.

Скачать публикацию

Язык издания: русский
Периодичность: ежедневно
Вид издания: сборник
Версия издания: электронное сетевое
Публикация: ПРЕОДОЛЕНИЕ КОГНИТИВНЫХ ПРЕДУБЕЖДЕНИЙ В МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНСТРУМЕНТОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ИИ.
Автор: Миралевич Денис Александрович

ПРЕОДОЛЕНИЕ КОГНИТИВНЫХ ПРЕДУБЕЖДЕНИЙ В МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНСТРУМЕНТОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ИИ.Миралевич Д.А.,Кафедра Клинической психологии ОРГМУ. Оренбург.Научный руководитель – Девяткина Л.Н.Цель исследования. Определить влияние ключевых когнитивных предубеждений на объективность медицинских исследований и обосновать возможности инструментов анализа данных на основе искусственного интеллекта для их выявления и коррекции.Материал и методы.Теоретический анализ: Систематизация классических и современных представлений о когнитивных предубеждениях (Канеман, Тверски), их классификация и выявление специфических механизмов влияния на этапы медицинских исследований (дизайн, набор участников, сбор/анализ данных, интерпретация, публикация).Эмпирическая база: Данные и документация клинических испытаний, когортных исследований, систематических обзоров.Методы ИИ-анализа: Алгоритмы машинного обучения для выявления паттернов данных и аномалий, указывающих на предубеждения (подтверждения, отбора, привязки).Обработка естественного языка для анализа текстов протоколов, публикаций, записей на предмет субъективности, избирательности, полноты.Разработка и валидация Создание и тестирование прототипов программных инструментов на основе ИИ для аудита дизайна, мониторинга данных, объективного анализа и интерпретации.Результаты исследования. Теоретический анализ детализировал проявления предубеждений в медицине. Инструменты ИИ подтвердили эффективность в автоматическом обнаружении сигналов предвзятости (избирательность данных, нерепрезентативность выборок, влияние начальных оценок, признаки публикационной предвзятости). Прототипы продемонстрировали способность снижать влияние искажений через автоматизированный контроль, объективные схемы анализа и генерацию интерпретаций, повышая прозрачность и строгость исследований.Выводы. Когнитивные предубеждения существенно угрожают валидности медицинских исследований. Инструменты анализа данных на основе искусственного интеллекта обладают доказанным потенциалом для их систематического выявления и коррекции. Интеграция таких инструментов в исследовательскую практику способна значительно повысить объективность, надежность и воспроизводимость научных результатов, что критически важно для доказательной медицины и клинических решений. Необходимы дальнейшая разработка, стандартизация и этически обоснованное внедрение специализированных ИИ-решений.