Актуальность. Цифровые решения, показавшие высокую точность на подготовленных исследовательских данных, всё чаще предлагаются для применения в медицинских организациях, где данные формируются под влиянием клинической практики учреждения.

Цель. Проанализировать факторы, связанные с данными реальной клинической практики, которые могут приводить к снижению качества медицинских моделей искусственного интеллекта (ИИ) при их переносе в новые условия, и обосновать подходы к их предварительной проверке перед внедрением в медицинской организации.

Материалы и методы. Выполнен обзор предметного поля с систематизацией публикаций о применимости медицинских ИИ-моделей за пределами исходной выборки. Поиск проводился в Scopus, Web of Science Core Collection, PubMed, Google Scholar и eLIBRARY. RU в период с 2016–2026 гг.; при необходимости включались более ранние источники.

Результаты. Выделены основные форматы медицинских данных, причины снижения качества моделей и подходы к оценке их применимости в новой клинической среде, и особое внимание уделено сдвигу данных как причине снижения точности, нарушения калибровки и роста числа клинически значимых ошибок. Рассмотрены подходы к внешней и локальной валидации, оценке устойчивости модели в подгруппах и мониторингу после внедрения. Также предложены практические требования практические требования к описанию их применимости в научной публикации или отчёте о валидации.

Заключение. Способность медицинской ИИ-системы сохранять эффективность при использовании вне исходной среды должна оцениваться как отдельный критерий её надёжности: в отчётах о валидации требуется обеспечивать детализированное и воспроизводимое описание источников данных, методов определения исходов, условий проведения испытаний и полученных результатов в конкретной медицинской организации, а также обоснованное представление стратегии последующего мониторинга и поддержания качества функционирования системы.