# Новости, аналитика и публикации

Новости, практические советы, аналитика и научные публикации команды Rhazes.

[Научные публикации](/publications/)

## Большие языковые модели для планирования лечения по клиническим рекомендациям и автоматического медицинского кодирования: проблемы, решения, разработка и проверка алгоритмов

Научная публикация · 10 ноября 2025

Исследование представляет и оценивает 2 подхода на основе LLM, внедрённых в Rhazes Clinician для решения этих задач: генерацию, дополненную поиском с генеративной поддержкой (GARAG), для автоматического планирования доказательного лечения и векторный поиск с генеративной поддержкой (GAVS) для автоматического медицинского кодирования.

[Читать статью](/news/challenges-and-solutions-in-applying-large-language-models-to-guideline-based-management-planning-and-automated-medical-coding-in-health-care-algorithm-development-and-validation/)

## Rhazes стал ещё лучше: самое масштабное обновление

Новости · 17 сентября 2025

Мы выпустили одно из самых масштабных обновлений всей платформы Rhazes Clinician. Всё стало быстрее, понятнее, точнее и удобнее, а клиническая работа — ещё проще.

[Читать статью](/news/rhazes-just-levelled-up-our-biggest-set-of-upgrades-yet/)

## Быстрая оценка больших языковых моделей в диагностике пациентов с сопутствующими заболеваниями: сравнительное исследование с LLM в роли оценщика

Научная публикация · 29 августа 2025

В исследовании мы сравнили диагностические возможности 18 LLM от Google, OpenAI, Meta, Mistral, Cohere и Anthropic с использованием 3 запросов, 2 значений температуры и 1000 случайно выбранных госпитализаций из Medical Information Mart for Intensive Care-IV (MIMIC-IV). Мы также изучаем повышение доли диагнозов, верно определённых GPT-4o 05‐13 с помощью генерации, дополненной поиском (RAG), используя референсные значения American Board of Internal Medicine.

[Читать статью](/news/rapidly-benchmarking-large-language-models-for-diagnosing-comorbid-patients-comparative-study-leveraging-the-llm-as-a-judge-method/)

## Почему стратегия определит будущее ИИ в здравоохранении Великобритании

Аналитика · 19 августа 2025

Для современного здравоохранения ИИ уже не просто полезное дополнение. Он необходим для улучшения исходов пациентов, снижения нагрузки на персонал и создания более устойчивой системы на будущее. Вопрос в том, как внедрить его быстро, эффективно и с пользой для пациентов и врачей. У Великобритании есть все основания воспользоваться этой возможностью и все возможности её реализовать.

[Читать статью](/news/why-strategy-will-make-or-break-the-uks-ai-healthcare-future/)

## Транскрипция с помощью ИИ в здравоохранении: повышение эффективности и качества медицинской документации

Научная публикация · 22 мая 2025

Инструмент ИИ-расшифровки может существенно улучшить медицинскую документацию, повышая эффективность и снижая число ошибок. Меньше пропусков в записях и более рациональное использование времени медработников способствуют улучшению помощи пациентам.

[Читать статью](/news/ai-assisted-transcription-in-healthcare-enhancing-efficiency-and-quality-in-clinical-documentation/)

## Систематическая оценка эффективности GPT-4 и PaLM2 в диагностике сопутствующих заболеваний у пациентов MIMIC-IV

Научная публикация · 1 февраля 2024

Результаты показывают, что ИИ в сотрудничестве с врачами потенциально способен уменьшать когнитивные ошибки, которые ежегодно приводят к сотням тысяч ошибочных диагнозов. При этом человеческий контроль остаётся необходимым: LLM не могут заменить врачей, особенно в понимании человека и эмпатии. Внедрение ИИ в здравоохранение также сопряжено с многочисленными трудностями, включая этические барьеры, вопросы ответственности и регулирования.

[Читать статью](/news/a-systematic-evaluation-of-the-performance-of-gpt-4-and-palm2-to-diagnose-comorbidities-in-mimic-iv-patients/)

[Открыть страницу](https://www.rhazes.ai/ru/news/)