В исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine 29 сентября 2026 года, проводится комплексная многоплатформенная оценка эффективности современных систем искусственного интеллекта при поиске клинических доказательств. Авторы анализируют наличие «слепых зон» — пробелов в результатах поиска, которые могут привести к неполному или искаженному пониманию медицинской проблемы. Особое внимание уделяется оценке риска предвзятости (risk-of-bias) в данных, возвращаемых различными ИИ-платформами, что критически важно для принятия обоснованных клинических решений. Исследование выявляет систематические ошибки в алгоритмах ретrieveval, которые могут упускать ключевые исследования или включать материалы низкого качества. Результаты подчеркивают необходимость строгой валидации ИИ-инструментов перед их внедрением в клиническую практику и доказательную медицину. Работа служит важным руководством для разработчиков медицинских ИИ-систем и клиницистов, использующих автоматизированный поиск литературы. Авторы предлагают рекомендации по минимизации рисков предвзятости и улучшению полноты поиска в будущих версиях программного обеспечения.