Данное исследование, опубликованное в журнале npj Artificial Intelligence, представляет инновационный метод оптимизации обучения в контексте (In-Context Learning, ICL) для биомедицинских задач. Авторы предлагают использовать субмодулярную оптимизацию для отбора наиболее информативных и разнообразных примеров из обучающего набора, что позволяет значительно снизить потребность в объеме данных без потери точности моделей. Методология фокусируется на максимизации разнообразия контекстных примеров, что критически важно для специфических медицинских доменов с ограниченными наборами данных. В работе демонстрируется, что предложенный подход позволяет достигать сопоставимых или превосходящих результатов по сравнению с полномасштабным обучением, используя лишь малую часть доступных биомедицинских данных. Это имеет высокую практическую значимость для разработки специализированных медицинских ИИ-систем, где сбор и разметка экспертных данных обходятся дорого. Результаты исследования открывают путь к созданию более эффективных и адаптивных моделей для диагностики и анализа медицинских текстов и изображений.