В данном рандомизированном клиническом исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine 5 октября 2026 года, оценивается эффективность применения агента на базе большой языковой модели (LLM) для проведения стандартизированных предварительных консультаций перед приемом у офтальмолога. Сравнительный анализ проводился между группой пациентов, получивших предварительный сбор анамнеза и первичную оценку с помощью ИИ-агента, и группой, где эту роль выполняли ординаторы по офтальмологии. Целью исследования было определение того, может ли ИИ обеспечить сопоставимое с медицинскими работниками качество сбора информации, выявления ключевых симптомов и подготовки пациента к визиту к специалисту. Методология включала рандомизацию пациентов на две группы и последующую оценку точности, полноты и клинической значимости собранных данных, а также удовлетворенности пациентов процессом взаимодействия. Результаты исследования демонстрируют, что ИИ-агент способен эффективно выполнять рутинные задачи предварительной сортировки и сбора анамнеза, не уступая ординаторам в качестве предоставляемой информации, что открывает перспективы для оптимизации рабочей нагрузки врачей-офтальмологов. Данное исследование имеет высокую значимость для внедрения ИИ-инструментов в клиническую практику, так как оно подтверждает безопасность и эффективность использования LLM в качестве первого контакта с пациентом в специализированной медицинской помощи. Полученные данные могут служить основой для разработки протоколов интеграции ИИ-ассистентов в рабочие процессы медицинских учреждений, позволяя сократить время ожидания приема и повысить стандартизацию первичной диагностики.