Врач лучевой диагностики, эксперт в области искусственного интеллекта в медицине, автор более 30 научных публикаций, методических рекомендаций, патентов. Сооснователь, заместитель главного редактора и выпускающий редактор портала neuronovosti.ru.
Подробнее
Автор статей в журналах «Популярная механика», «Химия и жизнь», «Вокруг света», «Кот Шредингера», «OYLA», медицинских периодических изданиях «Новости неврологии», «Неврология сегодня». Член Ассоциации медицинских журналистов, дважды лауреат премии инновационной журналистики «Тech-in-media», лауреат премии Министерства образования и науки «За верность науке». Соавтор книг «Смерть замечательных людей», «Вообще чума: истории болезней от лихорадки до Паркинсона», «Вот холера: история болезней от сифилиса до проказы», «Нобелиаты: путь к успеху. 1901-1910», «Смерть замечательных людей-2», «Опухоли головного и спинного мозга у детей» благотворительного фонда Константина Хабенского.
Обложка сгенерирована с помощью Midjourney. Промпт: «Молодой врач ищет научные статьи по медицине в интернете, сидя за компьютером в кабинете». Изображение № 1 сгенерировано с помощью Midjourney. Промпт: «Научные исследования и статьи в области медицины». Изображение № 2 сгенерировано с помощью Recraft. Промпт: «Лупа на фоне текста медицинской статьи, фото на синем фоне в голубом и серебряном цветах». Изображение № 3 сгенерировано с помощью Recraft. Промпт: «Медицинские статьи, книги, лупа и микроскоп на столе врача в лаборатории, фото в синем, голубом и серебряном цветах».
Любая современная медицинская технология, будь то создание фармакологической субстанции или новый метод диагностики, основана на мощном научном фундаменте. То же касается и работы врача. Однако совмещение науки и врачебной практики происходит не только в случае, когда доктор занимается научной деятельностью или участвует в клинических исследованиях.
Врачу, вне зависимости от профиля, необходимо уметь добывать новую достоверную информацию, чтобы оставаться в курсе происходящего на переднем крае его области. Навык этот может быть напрямую связан с благополучием пациентов. Для этого необходимо овладеть общей научной терминологией и освоить несколько инструментов, в том числе на основе искусственного интеллекта (ИИ).
В этой статье мы рассмотрим полезные ресурсы для двух стратегий: когда врач становится исследователем и когда ищет сведения для работы с пациентами или санитарно-просветительской деятельности. Разделять их не имеет смысла, поскольку каждое средство может оказаться полезным в обоих случаях.
Для начала стоит разобраться, с какими дизайнами научных работ предстоит иметь дело и какова их доказательная сила. Уровень доказательности исследования — мера уверенности в том, что результаты действительно отражают реальность и могут быть обобщены на более широкую популяцию, а значит, им можно доверять и использовать в своей практике.
Систематические обзоры и метаанализы объединяют результаты нескольких первичных исследований по одной и той же теме. Систематический обзор включает тщательный поиск, отбор и анализ существующих работ, а метаанализ использует статистические методы для объединения данных.
Пример: систематический обзор, анализирующий эффективность различных средств лечения гипертонии, может включать 30 исследований. Метаанализ показывает, что определенные классы лекарств снижают риск сердечно-сосудистых заболеваний на 20 % по сравнению с плацебо.
Доказательная сила: очень высокая, так как основана на большом объеме данных и учитывает разнообразие исследований.
Рандомизированные контролируемые испытания (РКИ). Участники исследования случайным образом распределяются на группы, получающие новое лечение или же стандартное (контрольная группа). Это помогает устранить смещения.
Пример: изучение нового препарата для терапии диабета, где 500 участников случайным образом делятся на две группы: одна получает новый препарат, а другая — плацебо. Результаты показывают, что новый препарат снижает уровень сахара в крови на 1,5 % больше, чем плацебо.
Доказательная сила: высокая, т. к. позволяет установить причинно-следственные связи благодаря рандомизации.
Когортные исследования. В них наблюдают за группами людей (когортами) на протяжении длительного времени, чтобы выявить, как различные факторы влияют на развитие заболеваний.
Пример: исследование, в котором наблюдают за 10 000 курильщиков и некурящих в течение 20 лет, чтобы оценить, как курение влияет на риск развития рака легких. Результаты показывают, что курильщики имеют в три раза больший риск.
Доказательная сила: средняя, т. к. не всегда можно контролировать все переменные и возможны смещения.
Кейс-контрольные исследования. Сравниваются группы людей с определенным заболеванием (случаи) и без него (контроль), что позволяет изучить факторы, которые могли бы повлиять на развитие данного заболевания.
Пример: исследование, в котором сравниваются 100 пациентов с инфарктом миокарда и 100 здоровых людей для выяснения того, каковы риски, связанные с высоким уровнем холестерина и гипертонией. Выясняется, что у 70 % больных был высокий уровень холестерина.
Доказательная сила: низкая, т. к. исследование основано на ретроспективном анализе и может быть подвержено смещению.
Поперечные исследования. Оценивается состояние здоровья или распространенность заболеваний в определенный момент времени без отслеживания изменений.
Пример: исследование, которое определяет процент людей с диабетом в определенном городе по опросу среди 1 000 жителей. Результаты показывают, что 8 % населения страдают диабетом.
Доказательная сила: низкая, т. к. нельзя установить причинно-следственные связи, а за основу берется один момент времени.
Клинические наблюдения — это документирование и анализ случаев заболеваний или лечения, часто без контрольной группы.
Пример: описание редкого случая пациента с необычной реакцией на стандартное лечение, что может привести к новым гипотезам о механизмах действия лекарства. Например, у пациента, получившего стандартное лечение против рака, демонстрируется неожиданное улучшение состояния.
Доказательная сила: очень низкая, т. к. индивидуальные случаи невозможно обобщить.
Экспериментальные исследования — тот тип работ, где ученый вмешивается в процесс, чтобы оценить эффект лечения или вмешательства.
Пример: исследование, в котором новая методика реабилитации после операции на колене применяется к группе пациентов, в то время как другая группа получает стандартную реабилитацию. Исследователи сравнивают время восстановления и функциональные результаты, обнаруживая, что новая методика уменьшает время восстановления на 30 %.
Доказательная сила: зависит от дизайна, но может быть высокой при строгом контроле и рандомизации.
Поиск информации лучше начинать с открытых баз данных, где можно найти как короткие, так и полнотекстовые версии научных материалов.
PubMed — база данных по естественным наукам. Сайт содержит миллионы статей и книг на разных языках, но в основном на английском, поэтому для поиска информации потребуется научиться правильно формулировать запросы. Тем не менее в ней часто есть возможность прочитать полный текст статьи. Также есть отдельный клинический инструмент PubMed Clinical Queries с предустановленными фильтрами.
Библиотека Bookshelf дает бесплатный онлайн-доступ к книгам и разным документам, вплоть до клинических рекомендаций, по биологии и здравоохранению.
Cochrane Library — база данных клинических исследований и систематических обзоров в области здравоохранения. Это сайт номер один в доказательной медицине. Там можно найти ответ на вопрос, например, о том, есть ли доказательная база у какого-либо препарата или его применение сомнительно.
База данных TRIP — это инструмент клинического поиска, который позволяет врачам быстро находить клинические доказательства самого высокого качества. Агрегирует всю возможную медицинскую литературу по поисковому запросу от статей до руководящих принципов отдельных государств.
MedLine — международная база статей по медицине. Она не содержит полные тексты, но дает возможность перейти по ссылкам на внешние ресурсы.
Библиотека Google Scholar будет полезна при поиске научных материалов по аналогичным запросам в Google. Здесь находятся статьи, книги, диссертации и другие работы, размещенные на самых разных платформах. Также через этот ресурс доступны полные версии статей, к которым нет прямого доступа. Еще одна база с доступом к полным текстам, которые недоступны на сайтах издательств — Internet Archive Scholar.
Базы русскоязычных статей тоже есть. Основная — это eLIBRARY. Однако из-за отсутствия строгого отбора материалов к публикации на этом сайте помимо достойных внимания работ можно столкнуться и с некачественными текстами.«КиберЛенинка» — еще одна библиотека с русскоязычными статьями, предоставляющая доступ к полным текстам. Здесь издатели придерживаются принципов открытой науки, поэтому библиотека содержит даже диссертации.
Бывает, что научной статьи в открытом доступе нет. Однако это не повод исключать ее из своего плана, если она идеально подходит по параметрам поиска.
Кто-то из авторов мог выложить ее полную версию на сайте ResearchGate — «социальной сети» для ученых, где они делятся своими публикациями совершенно свободно.
Также можно воспользоваться, пожалуй, самым популярным сайтом для доступа к полным текстам закрытых статей — Sci-Hub. Ресурс работает несмотря на все блокировки, хотя, к сожалению, туда уже не попадают статьи, вышедшие после 2020 года.
Для статей, опубликованных в последние несколько лет, существуют боты Nexus в «Телеграме», которые постоянно блокируются и пересоздаются (поэтому они разнообразны), либо веб-страница с доступом к той же базе Nexus LibSTC Hub.
Кроме того, для удобства существует расширение Unpaywall для браузера Google Chrome, которое способно открывать некоторые закрытые статьи, и расширение EndNote Click, которое открывает эти статьи в PDF.
Погрузиться в тему со ссылками на научные публикации по одному лишь поисковому запросу поможет инструмент Perplexity. Лежащий в его фундаменте ИИ позволяет пользователям задавать вопросы без специальных формулировок и получать точные ответы, которые будут основаны на обширной базе данных научных материалов. Платформа понимает контекст вопросов и умеет интерпретировать сложные запросы, что позволяет находить более релевантные результаты. При этом она предоставляет ссылки на оригинальные источники и информацию о цитировании, что упрощает проверку достоверности тех данных, которые она предоставила.
Perplexity может адаптироваться под интересы пользователей, предлагая контент, соответствующий их предпочтениям и области исследований. Существует как в виде онлайн-инструмента на сайте, так и в виде программной версии. Лучше создавать запрос на английском языке, так ответ получится более точным.
Semantic Scholar — это бесплатный инструмент для поиска научной и медицинской литературы, созданный Институтом искусственного интеллекта Аллена. ИИ, на котором он базируется, используется для понимания семантики научных публикаций. Система позволяет исследователям быстро находить релевантные публикации по различным темам, упрощая процесс поиска источников.
Сайт Semantic Scholar предоставляет доступ более чем к 180 миллионам исследовательских публикаций, охватывающих все науки.
Connected Papers — это визуальный инструмент с алгоритмом ИИ, который помогает ученым находить соответствующие публикации, используя принцип схожести с уже выбранными работами.
Connected Papers проводит поиск в базе данных Semantic Scholar и иллюстрирует связи между наиболее релевантными научными статьями, которые могли не попасть в ваше поле зрения при первичном поиске.
Есть также похожий на него сервис — Research Rabbit. Он с помощью ИИ создает персонализированные рекомендации на основе интересов пользователя. Research Rabbit позволяет отслеживать новые статьи и находить схожие работы, а также визуализировать связи между ними. Это делает процесс поиска более интуитивным и адаптированным к потребностям исследователя.
Scite — платформа на базе ИИ, которая анализирует научные публикации, определяя то, как они были процитированы другими авторами по следующим критериям: их поддерживали, опровергали или просто упоминали.
Инструмент действительно полезный и позиционируется как крупнейшая в мире база данных цитирований, в которой постоянно отслеживаются 200 млн научных источников и анализируются более 1,2 млрд ссылок для создания интеллектуальных цитат, включающих контекст упоминания.
Zotero — бесплатный сервис, который помогает ученым собирать, организовывать, комментировать и делиться исследовательскими материалами. Он интегрируется с веб-браузерами для облегчения процесса сохранения статей и автоматически генерирует цитаты и библиографию.
Сервис с похожим функционалом — Mendeley (правда, пользователи часто жалуются на последнюю версию Mendeley Reference Manager, которая имеет довольно много технических багов).
EndNote — полезен для больших проектов типа диссертаций и автоматизирует форматирование цитат, интегрируясь с различными базами данных. Ограниченная версия доступна через большинство академических библиотек.
Paperpile — сайт разработан специально для пользователей Google Docs, упрощает управление цитированиями и организацию документов.
Мы получили Вашу заявку и свяжемся с Вами в ближайшее время для подтверждения регистрации
Укажите адрес почты, использованный при регистрации. Мы отправим вам письмо, которое позволит изменить пароль
Нажимая кнопку «Присоединиться», вы подтверждаете свое согласие на обработку компанией Санофи предоставленных вами в форме персональных данных.
Компания Санофи обязуется соблюдать конфиденциальность отправленных вами сообщений. Адрес электронной почты и иная информация, указанная вами в форме, будет использована исключительно для направления ответа на ваше сообщение.
Компания Санофи не будет использовать указанные вами контактные данные для рассылки не запрашиваемых материалов и информации.
Мы получили Вашу заявку и свяжемся с Вами в ближайшее время для подтверждения регистрации
Обращаем Ваше внимание на то, что процесс регистрации не был завершен! Для завершения регистрации Вам необходимо подписать согласие на обработку персональных данных. После этого Вам будут доступны все ресурсы нашего сайта.
Подтвердите свои данные для возобновления доступа. Для этого введите код, отправленный на указанный контакт, и подтвердите сведения о себе.
Вы покидаете ресурс Санофи и переходите на сторонний сайт.
Компания Санофи не несет ответственности за содержание материалов,
размещенных на стороннем ресурсе.
Ссылка:
Подтвердите переход нажатием на кнопку «Перейти» или «Отменить»
