В исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine 27 октября 2026 года, оценивается эффективность внедрения алгоритмов искусственного интеллекта в рутинную клиническую практику отделения неотложной помощи. Целью работы стало проспективное сравнение точности обнаружения переломов рентгенологами при работе с обычными рентгенограммами и при использовании системы ИИ-ассистента, предназначенной для автоматического выделения подозрительных областей. Методология исследования предполагала реальное применение технологии в условиях высокой нагрузки, что позволяет оценить не только диагностическую чувствительность и специфичность, но и влияние на время обработки снимков и общую рабочую нагрузку персонала. Ключевые результаты демонстрируют статистически значимое улучшение показателей диагностики при использовании ИИ, включая снижение частоты ложноотрицательных заключений и повышение скорости принятия решений врачами. Исследование подтверждает практическую значимость интеграции глубокого обучения в рабочие процессы отделений неотложной помощи, показывая, что ИИ-ассистенты могут служить эффективным инструментом поддержки принятия клинических решений. Полученные данные имеют важное значение для разработки стандартов внедрения ИИ-систем в экстренную медицину и могут служить основой для масштабирования подобных технологий в других медицинских учреждениях.