Статья рассматривает роль искусственного интеллекта в медицинских исследованиях и подчёркивает критическую важность качественного управления данными для работы ИИ-инструментов. Авторы указывают, что возможности ИИ для ускорения исследований практически безграничны: алгоритмы могут анализировать информацию, выявлять закономерности и строить прогнозы быстрее человека, что способствует расширению понимания сложных заболеваний и разработке жизненно важных терапий. Однако надёжность ИИ-систем напрямую зависит от качества данных, на которых они обучаются. Ключевым решением названа система управления данными (data governance) — набор стандартов и политик, регулирующих сбор, организацию, хранение и обмен медицинской информацией. Без прочной инфраструктуры управления данными даже самые совершенные ИИ-инструменты не смогут обеспечить достоверные результаты. Материал адресован руководителям медицинских исследований и ИТ-специалистам здравоохранения, занимающимся внедрением ИИ-технологий.