Ученые разработали систему для отбора и сортировки научных статей об ИИ в онкологии

В публикации указано, что объем данных об использовании ИИ в онкологии растет слишком быстро для статического ручного мониторинга. Кроме того, разработчики утверждают, что доверять эту задачу ИИ невозможно из-за возможных «галлюцинаций» нейросетей. Разработанная же система OncoTagger полностью написана на Python.

OncoTagger работает на уровне заголовков, аннотаций, ключевых слов, и метаданных WoSCC. Для каждой статьи система применяет курируемые словари и правила, присваивая ей набор меток по разным категориям.

Для тестирования разработки исследователи подготовили базу из 59,9 тысяч журнальных статей. Она была собрана путем выгрузки из WoSCC материалов с 2019 по 2025 годы через внутренний поиск по ключевым словам «ИИ» и «онкология». В итоге система отобрала из них только 20,7 тысяч статей, концентрирующихся на проблематике ИИ в онкологии. При этом 48 работ OncoTagger не определила и отправила на ручную обработку. После проверки людьми, из них было сохранено 43 статьи.

По итогу система установила, что у 54,3% отобранных статей ключевой задачей ставилась классификация, у 23,7% – прогнозирование, а у 16,6% – сегментация. Сразу 18,6% работ были посвящены раку молочной железы, а 13,7% – раку мозга и центральной нервной системы. В ТОП3 рассматриваемых в работах алгоритмов ИИ попали Random Forests (12,5%), SVM (12,1%) и Gradient Boosting Decision Trees (8,9%). При этом почти половина статей (7,6 тысяч) была написана авторами из Китая.

Чтобы оценить работу системы, исследователи привлекли медицински обученных ревьюеров, которые независимо разметили 400 статей из отобранных OncoTagger 20,7 тысяч. По итогу эксперты согласились с системой в постановке основной задачи статей в 68% случаев. Согласие меду людьми и «машиной» по локализациям рака и семействам ИИ составило 83,8% и 78,2% соответственно.

В заключение, разработчики отметили, что в виду возможных погрешностей, OncoTagger не способна сама провести точный обзор всего сегмента тематических статей, однако может использоваться как инструмент для сокращения ручного труда к минимуму. В дальнейшем планируется развивать словарь программы, наладить взаимодействие с базами клинических испытаний и регуляторными органами и превратить систему в полноценный инструмент для версионного мониторинга – регулярного перезапуска на новых данных для отслеживания эволюции области.

Подобные разработки проходят и в России – в августе 2026 года компания CON-MED, ранее выпустившая газету для пациентов «Беседы о здоровье: онкология», анонсировала запуск нового специализированного ресурса – «ОнкоКомпас», ориентированного на врачей-онкологов и специалистов смежных дисциплин. Платформа создана для систематизации и оперативного доступа к постоянно обновляющемуся массиву научных данных в области онкологии и представляет собой персональный ИИ-навигатор по профессиональной информации.