В данной статье исследуется применение передовых больших языковых моделей (LLM) для автоматизированного анализа и разъяснения результатов регулярных медицинских чекапов. Исследование фокусируется на способности нейросетей переводить сложные лабораторные показатели и клинические данные в доступные для пациента объяснения, сохраняя при этом высокую медицинскую точность. Методология включает оценку точности интерпретации биохимических маркеров, показателей крови и других диагностических данных в сравнении с экспертной оценкой врачей. Ключевые результаты демонстрируют, что современные LLM способны минимизировать когнитивную нагрузку на пациентов, предоставляя персонализированные отчеты, однако подчеркивается необходимость строгого контроля за галлюцинациями моделей. Практическая значимость работы заключается в потенциале масштабирования первичной медицинской консультации и повышения вовлеченности пациентов в управление собственным здоровьем через автоматизированные системы поддержки принятия решений.