ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ИММУНОЛОГИИ: ОТ ОБЗОРА ЛИТЕРАТУРЫ ДО СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ПОЛУЧЕННЫХ ДАННЫХ

Резюме

Введение. Традиционное изучение литературы, использование стандартных методов анализа данных в иммунологии занимает значительное время, не всегда позволяя справиться с масштабом и сложностью проблемы. Искусственный интеллект может помочь в решении этого вопроса, автоматизируя процессы поиска и экспертизы актуальных сведений, позволяя ученым извлекать важные факты из больших объемов информации. Целью исследования стало определение потенциала искусственного интеллекта в иммунологических исследованиях с акцентом на автоматизацию сбора литературных данных и анализ цифровых сведений. Материалы и методы. Теоретическая часть работы основана на изучении материалов баз PubMed, Scopus, Google Scholar, ResearchGate за 2000-2025 годы, тип – оригинальная статья или обзор литературы. Основа стратегии поиска – использование ключевых слов, процесс отбора публикаций заключался в скрининге заголовков, аннотаций и полных текстов исследований. Практическая часть работы выполнена как сравнительный анализ результатов, ранее изученных данных, с выводами, полученными при использовании технологий искусственного интеллекта, на примерах моделей GPT v.4.0. Результаты и обсуждение. Установлено, что технологи искусственного интеллекта могут быть полезны в работе над созданием обзора литературы по иммунологии, включая формирование резюме, синтез графиков и схем, визуализирующих новые сигнальные пути, взаимосвязи между клетками, факторы развития заболеваний. Помимо работы с текстами, искусственный интеллект может быть применен для статистической обработки и анализа цифровых данных, например, выявления закономерностей, решения вопросов прогнозирования, построения моделей, рассмотрения других более сложных задач. При сравнении ранее изученных данных с результатами использования GPT v.4.0 установлено, что у разных чат-ботов могут встречаться следующие недостатки: зависимость ответа от стиля формулирования запроса, синтез информации в очень обобщенном виде, создание небольших объемов текста (до 1000 слов), риск плагиата, сложности с синтезом рисунков, схем, таблиц, представление исчерпывающей информации преимущественно на английском языке, самостоятельное синтезирование несуществующих ссылок на литературные источники. Выводы.  1. Искусственный интеллект может преобразовать иммунологические исследования, позволяя проводить более эффективный обзор литературы и более глубокий анализ данных, однако на начальных этапах требуется экспертный надзор. 2. По мере развития технологий искусственного интеллекта они станут неотъемлемой частью инструментария иммунолога.