Статья исследует фундаментальный сдвиг в методологии формирования когорт пациентов в аналитике здравоохранения благодаря внедрению искусственного интеллекта. Традиционно процесс когортирования рассматривался как механическое построение запросов, однако современные ИИ-технологии превращают его в многомерную архитектурную задачу, учитывающую клинические нюансы и временную логику. Основная сложность заключается в работе с фрагментированными данными из электронных медицинских карт (EHR) и страховых претензий, которые предназначены для биллинга, а не для глубокого анализа. ИИ позволяет решать проблему семантического картирования, переводя сложные клинические намерения (например, поиск пациентов с диабетом 2 типа на определенной терапии и конкретными показателями ИМТ) в точную логику через системы кодирования ICD-10, CPT и LOINC. Переход от непрозрачных операций к последовательным, валидируемым рабочим процессам с помощью ИИ минимизирует риски смещения данных и ошибок в расчетах. Это имеет критическое значение для создания качественных доказательств реального мира (RWE), экономики здравоохранения (HEOR) и планирования клинических разработок.