ИИ-инструменты для врача

1. Пример работы Claude Sonnet 4.5 на вашей теме

О чём этот документ: Конкретный пример того, как ИИ работает на вашей специфике — хирургическое лечение злокачественных новообразований кожи наружного носа. Время работы: ~10 минут.

Запрос

Сделайте краткий обзор за 2023–2024 годы по хирургическому лечению злокачественных новообразований кожи наружного носа: дизайн исследований, размер выборок, ключевые выводы, ограничения.

Результат

Ключевые публикации 2023–2024

1. International Consensus Statement on Sinonasal Tumors (январь 2024)

Многоцентровое международное консенсусное заявление
Обновляет European Position Paper 2010 года
48 тематических разделов по диагностике и лечению
Подчёркивает важность мультидисциплинарного подхода
Вывод: Лечение остаётся индивидуальным, зависит от экспертизы команды

Источник: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/alr.23262

2. Real-Life Prognosis Study (2015–2023, Италия)

Ретроспективное наблюдательное исследование, n=51
78,4% пациентов — хирургическое лечение (uni- или мультимодальное)
Эндоскопический доступ: 21 случай, открытый: 18, комбинированный: 1
Выживаемость (июнь 2023): 62,7% живы, из них 43,1% без признаков болезни
Ограничение: Малая выборка, реальная клиническая практика

Источник: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11122094/

3. ESMO–EURACAN Clinical Practice Guideline (февраль 2025)

Обновлённые рекомендации по диагностике, лечению, наблюдению
Показания для открытого vs эндоскопического доступа
Неоадъювантная химиотерапия при высокозлокачественных опухолях помогает отобрать пациентов для консервативного лечения
Вывод: Тренд на органосохраняющие подходы при хорошем ответе на неоадъювант

Источник: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2059702924018921

4. Contemporary Management of Sinonasal SCCs (обзор PMC, 2023)

Плоскоклеточный рак (SCC) — 70–80% всех злокачественных опухолей носа
>80% пациентов поступают с T3+ стадией (поздняя диагностика)
Хирургия — потенциально куративный метод при резектабельных опухолях
PET-CT прогностическое значение: отсутствие захвата FDG → лучшая выживаемость
Ограничение: Близость к критическим структурам ограничивает радикальность

Источник: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9840681/

Mohs Surgery vs Стандартная Резекция

Запрос: Сравните хирургические подходы при плоскоклеточном раке кожи наружного носа: Mohs surgery vs стандартная резекция.

Mohs Micrographic Surgery — текущий статус

Показания:

BCC и SCC в зонах, где важно сохранить здоровую ткань
Локализация: лицо, нос (особенно кончик), области вокруг глаз, губы, уши
Опухоли с нечёткими границами или рецидивирующие
Большие, агрессивные или быстрорастущие опухоли
Пожилые или тяжёлые пациенты (местная анестезия, не общая)

Преимущества MMS:

Высокая частота излечения: BCC (первичный) 99% vs 87–90% при стандартной резекции
Сохранение здоровой ткани: MMS проверяет 100% краёв vs <1% при широкой резекции
Оптимальная косметика: Минимизация рубцов, особенно важно на кончике носа

Источники:

Сравнительная таблица

Параметр	Mohs Surgery	Стандартная резекция
Частота излечения (BCC)	99%	87–90%
Контроль краёв	100% глубоких и боковых	<1% (точечная проверка)
Сохранение здоровой ткани	Максимальное	Умеренное (запас здоровой ткани)
Косметический результат	Оптимальный (минимальный рубец)	Хороший (больший дефект)
Анестезия	Местная	Общая (чаще)
Ограничения	Не подходит для метастатических меланом, очень больших опухолей	Выше риск рецидива из-за неполного контроля краёв

Резюме

Что изменилось за 2023–2024:

Консенсус усиливается: новые международные рекомендации подчёркивают мультидисциплинарность
Органосохраняющие подходы растут: неоадъювантная химиотерапия позволяет отобрать пациентов для менее радикальной хирургии
Mohs surgery — золотой стандарт для рака кожи носа
Реконструкция совершенствуется: новые данные по донорским зонам, техникам закрытия

Ограничения данных:

Большинство исследований — ретроспективные, малые выборки
Нет крупных проспективных РКИ
Реальная практика часто отличается от протоколов

Что это показывает: За ~10 минут ИИ нашёл актуальные публикации, структурировал данные, сравнил методы с конкретными цифрами, выделил тренды. Вместо 3–4 часов поиска в PubMed.

Важно: Все выводы проверяются по первоисточникам — ИИ может ошибаться или выдумывать данные.

2. Обзор ИИ-инструментов для врача

Искусственный интеллект может существенно сократить время на поиск научной литературы, структурирование данных и подготовку материалов.

Важно: ИИ не заменяет клиническое мышление и не несёт ответственности за медицинские решения. Это инструмент для работы с информацией, не источник клинических решений.

Основные ИИ-инструменты

ChatGPT

Ссылка: https://chat.openai.com

Для чего:

Обзор научной литературы
Структурирование статей и клинических наблюдений
Сравнение клинических рекомендаций (NCCN, ESMO, украинские протоколы)
Подготовка докладов и редактирование текстов

Как использовать: Формулируйте задачу чётко: «Кратко: дизайн исследования, выборка, выводы, ограничения». Всегда проверяйте результаты по первоисточникам — ИИ может генерировать несуществующие данные.

Claude (Anthropic)

Ссылка: https://claude.ai

Для чего:

Работа с длинными текстами (статьи, главы диссертаций, клинические наблюдения)
Редактирование с сохранением логики и стиля
Структурирование сложных данных

Сильная сторона: Аккуратная работа с деталями, внимание к структуре текста. Claude Sonnet 4.5 — одна из самых продвинутых моделей для работы с профессиональными текстами.

Perplexity

Ссылка: https://www.perplexity.ai

Для чего:

Быстрые ответы с автоматической подборкой источников
Навигация по клиническим рекомендациям и гайдам

Как использовать: Используйте как стартовую точку для поиска данных, не как финальный ответ. Проверяйте источники, которые даёт Perplexity.

Elicit

Ссылка: https://elicit.org

Для чего:

Поиск научных статей по смыслу запроса (не только по ключевым словам)
Быстрый обзор поля исследований

Сильная сторона: Показывает дизайн исследования и ключевые результаты в таблице. Отлично подходит для подготовки обзоров литературы и диссертационной работы.

Consensus

Ссылка: https://consensus.app

Для чего:

Понять консенсус научного сообщества по вопросу
Увидеть, сколько исследований поддерживают утверждение, сколько опровергают

Сильная сторона: Быстрая проверка «а что вообще известно по этому вопросу». Показывает распределение мнений в научной литературе.

Scite

Ссылка: https://scite.ai

Для чего: Понять, как цитируют конкретную статью

Сильная сторона: Показывает, поддерживает ли статья утверждение или опровергает. Полезно при спорных или противоречивых данных.

Research Rabbit

Ссылка: https://www.researchrabbit.ai

Для чего:

Визуализация связей между статьями
Поиск похожих работ и авторов

Сильная сторона: Помогает быстро сориентироваться в незнакомом поле исследований. Идеально для подготовки обзоров и диссертации.

Сравнительная таблица инструментов

Инструмент	Основная задача	Сильная сторона	Когда использовать
ChatGPT	Обзор литературы, структурирование	Универсальность, скорость	Обзоры, сравнения, редактирование
Claude	Длинные тексты, редактирование	Внимание к деталям, логика	Статьи, диссертации, клинические наблюдения
Perplexity	Быстрые ответы с источниками	Автоподбор источников	Стартовая точка для поиска
Elicit	Поиск статей по смыслу	Таблица с дизайном исследований	Обзоры, диссертация
Consensus	Консенсус исследований	Показывает распределение мнений	Проверка консенсуса по вопросу
Scite	Анализ цитирований	Поддержка/опровержение	Спорные данные
Research Rabbit	Визуализация связей	Навигация по смежным работам	Новое поле исследований

Ограничения и риски

1. ИИ может генерировать несуществующие данные

ИИ иногда выдумывает ссылки, данные исследований или выводы, которых нет в источнике. Всегда проверяйте результаты по первоисточникам.

2. ИИ не понимает клинический контекст

ИИ работает с текстовыми паттернами, не с реальными пациентами. Он не знает особенностей конкретного случая, коморбидности, предпочтений пациента или локальных ресурсов. Клиническое решение всегда за врачом.

3. Персональные данные

Не вводите в ИИ персональные данные пациентов: ФИО, даты рождения, номера медицинских карт. Используйте обезличенные формулировки («пациент 65 лет с анамнезом хронической инсоляции»).

4. Период освоения

Первые 5–10 запросов — калибровка. ИИ учится формулировать ответы под ваш стиль, вы учитесь формулировать запросы точнее. После этого скорость работы растёт заметно.

Практическое правило использования

ИИ:

ищет
структурирует
сравнивает

Врач:

интерпретирует
принимает решения
несёт ответственность

Заключение

ИИ — быстрый ассистент по информации и текстам, не источник клинических решений. Главная ценность — экономия времени на поиск, чтение и структурирование данных. Остальное время — на пациентов и собственные выводы.

3. Практическое руководство: примеры запросов

Этот раздел содержит готовые примеры запросов к ИИ-инструментам для различных задач: поиск литературы, подготовка к консилиумам, работа с текстами, дифференциальная диагностика. Все примеры можно копировать и использовать с минимальной адаптацией.

Формат: «скопировал → вставил → получил результат»

1. Поиск и обзор литературы

Инструменты: ChatGPT / Claude / Elicit

Пример 1: Обзор темы

Сделайте краткий обзор за последние 5 лет по хирургическому лечению злокачественных новообразований кожи наружного носа: дизайн исследований, размер выборок, ключевые выводы, ограничения.

Пример 2: Сравнение подходов

Сравните хирургические подходы при плоскоклеточном раке кожи наружного носа: Mohs surgery vs стандартная резекция. Укажите показания, риски, частоту рецидивов.

Пример 3: Уточнение доказательности

Какие уровни доказательности у рекомендаций по лечению плоскоклеточного рака кожи носа в европейских гайдах?

2. Рекомендации и гайдлайны

Инструменты: ChatGPT / Perplexity

Пример 1: Сопоставление стандартов

Сравните рекомендации NCCN и ESMO по лечению немеланомного рака кожи лица. Где есть вариативность решений?

Пример 2: Обновления

Есть ли обновления рекомендаций по хирургии опухолей кожи ЛОР-зоны за последние 2 года? Кратко.

Пример 3: Клинические развилки

В каких случаях при опухолях кожи наружного носа предпочтительна органосохраняющая тактика?

3. Дифференциальная диагностика

Инструменты: ChatGPT / Claude

Пример 1: Построение списка дифференциальных диагнозов

Постройте список дифференциальных диагнозов для новообразования кожи наружного носа у пациента 65 лет с анамнезом хронической инсоляции: по частоте встречаемости, ключевым клиническим признакам, алгоритму исключения.

Пример 2: Различия между патологиями

Какие клинические и гистологические признаки помогают различить базальноклеточный и плоскоклеточный рак кожи носа на ранних стадиях?

4. Подготовка к консилиуму

Инструменты: ChatGPT / Claude

Пример 1: Структурирование кейса

Помогите структурировать клинический случай для консилиума: диагноз, стадия, факторы риска, варианты лечения, вопросы для обсуждения.

Пример 2: Логика развилок

Сформулируйте ключевые вопросы принятия решений при T1–T2 плоскоклеточном раке кожи наружного носа с учётом возраста пациента и коморбидности.

5. Проверка научного веса

Инструменты: Scite / Consensus

Пример 1: Цитирование

Покажите, поддерживают или опровергают ли другие исследования выводы этой статьи о частоте рецидивов после Mohs surgery.

Пример 2: Контекст

Есть ли работы, которые ставят под сомнение выводы данного исследования? Кратко.

6. Поиск редких случаев

Инструменты: Elicit / ChatGPT

Пример: Расширение клинического опыта

Найдите описания случаев атипичных локализаций или редких гистологических вариантов рака кожи носа за последние 10 лет.

7. Работа с текстами

Инструменты: Claude / ChatGPT

Пример 1: Редактирование статьи

Отредактируйте текст клинического наблюдения: уберите повторы, выровняйте логику изложения, сохраните медицинскую точность.

Пример 2: Сжатие доклада

Сожмите этот текст доклада до 10 слайдов: ключевая идея, данные, выводы.

Пример 3: Подготовка клинического наблюдения для публикации

Структурируйте клиническое наблюдение для публикации: анамнез, клиника, диагностика, лечение, исход, обсуждение. Укажите, какие данные нужно усилить ссылками на литературу.

Пример 4: Аннотация

Перепишите аннотацию для научной статьи в нейтральном академическом стиле.

8. Быстрые уточнения

Инструменты: Perplexity

Пример 1: Навигация

Какие ключевые обзоры по онко-ЛОР за последние 3 года чаще всего цитируют? Дайте ссылки.

Пример 2: Фоновая информация

Каковы основные факторы прогноза при злокачественных опухолях кожи ЛОР-зоны?

Практические советы

1. Формулируйте запросы чётко

Чем конкретнее запрос, тем лучше результат. Указывайте желаемый формат ответа: «Кратко: дизайн, выборка, выводы, ограничения» или «В виде таблицы с тремя колонками».

2. Используйте правильный инструмент для задачи

Для поиска статей — Elicit, для консенсуса — Consensus, для длинных текстов — Claude, для быстрых ответов — Perplexity.

3. Проверяйте результаты

Всегда проверяйте данные по первоисточникам. ИИ может генерировать несуществующие ссылки или данные.

4. Не вводите персональные данные

Используйте обезличенные формулировки: «пациент 65 лет с анамнезом хронической инсоляции» вместо «Иванов И.И., 1959 г.р.».

5. Период освоения

Первые 5–10 запросов — калибровка. После этого скорость работы растёт заметно, потому что вы научитесь формулировать запросы точнее.

Как начать

Выберите один инструмент (например, ChatGPT или Perplexity)
Сформулируйте конкретный запрос из списка выше
Проверьте результат по первоисточникам
Оцените, сколько времени сэкономили

Полезные ссылки

ChatGPT: https://chat.openai.com
Claude: https://claude.ai
Perplexity: https://www.perplexity.ai
Elicit: https://elicit.org
Consensus: https://consensus.app
Scite: https://scite.ai
Research Rabbit: https://www.researchrabbit.ai