Основная цель исследования — оценить, может ли ИИ сделать медицинский текст более понятным для пациента без потери диагностической значимости информации.
Авторы проанализировали 38 исследований 2022–2025 годов. Совокупная выборка составила около 13 тысяч рентгенологических заключений, полученных при проведении КТ, МРТ и рентгена и обработанных алгоритмами ИИ.
В оценке участвовали 508 человек: 387 пациентов и 121 медицинских специалистов.
Результаты были оценены по двум системам:
шкала Лайкерта (психометрическая);
индекс Флеша-Кинкейда (метрика удобочитаемости, оценивающая сложность текста в виде школьного класса американской системы образования).
По словам пациентов, переработанные ИИ тексты оказались лучше и понятнее:
средний балл по шкале Лайкерта составил 4,04 против 2,16 у оригинальных заключений;
индекс Флеша-Кинкейда снизился в среднем на 6,2 пункта для КТ, на 5,07 – для рентгена и на 5,0 – для МРТ.
Медицинские специалисты высоко оценили точность и полноту упрощенных отчетов: общая частота ошибок составила 7,2%, а доля клинически значимых неточностей – 0,9%.
Авторы подчеркивают, что технология демонстрирует потенциал для развития пациент-ориентированной коммуникации, однако требует дополнительной оценки влияния на результаты лечения и рабочие процессы медорганизаций.