В исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine 2 октября 2026 года, представлена клиническая оценка эффективности использования больших языковых моделей (LLM) для автоматической генерации выписных эпикризов у пациентов с длительными сроками госпитализации. Авторы фокусируются на «клиентоцентричном» подходе, оценивая качество, точность и полезность сгенерированных текстов непосредственно со стороны лечащих врачей, что является критически важным аспектом внедрения ИИ в рутинную клиническую практику. Исследование демонстрирует, как ИИ-инструменты могут снижать административную нагрузку на медицинский персонал и минимизировать риск выгорания врачей, занимаясь рутинным документированием. Ключевые результаты включают анализ соответствия сгенерированных выписок клиническим стандартам и выявление специфических ошибок или упущений, характерных для LLM в контексте сложных случаев с длительным пребыванием в стационаре. Работа подчеркивает необходимость тщательной валидации ИИ-генерации медицинских документов перед их интеграцией в электронные медицинские карты, обеспечивая баланс между автоматизацией и безопасностью пациента. Полученные данные имеют высокую значимость для разработки протоколов использования NLP-технологий в стационарной помощи, особенно в условиях нехватки кадров и роста объема документации.