В исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine 7 октября 2026 года, анализируются ожидания пациентов относительно точности систем искусственного интеллекта, используемых для раннего выявления заболеваний. Авторы определяют минимальные пороги чувствительности и специфичности, которые пациенты считают приемлемыми для внедрения ИИ-алгоритмов в клиническую практику. Методология включает сбор данных через опросы участников, оценивающих риски ложноположительных и ложноотрицательных результатов при использовании ИИ-диагностики. Ключевые результаты показывают, что пациенты готовы принять более высокий уровень ложноположительных срабатываний, если это гарантирует высокую чувствительность и раннее выявление патологии. Исследование выявило значительные различия в требованиях к точности в зависимости от типа заболевания и тяжести возможных последствий. Полученные данные имеют критическое значение для разработчиков медицинских ИИ-систем, позволяя им настраивать пороги принятия решений алгоритмов в соответствии с предпочтениями конечных пользователей. Результаты подчеркивают важность человеко-ориентированного подхода при валидации и внедрении ИИ в здравоохранение, смещая фокус с чисто технических метрик на клиническую и социальную приемлемость. Это исследование закладывает основу для новых стандартов регуляторного одобрения ИИ-устройств, учитывающих не только эффективность, но и доверие пациентов.