Abstract
<jats:p>Сучасна медицина все частіше інтегрує клінічні системи штучного інтелекту (ШІ) як активні інструменти підтримки прийняття рішень, але оцінка їхньої ефективності переважно обмежується статичними показниками (точністю, чутливістю, специфічністю, ROC-кривою). Такі параметри не відображають динаміку життєвого циклу алгоритму в реальному клінічному середовищі, не враховують час впровадження, масштаб проникнення, адаптацію та поступову втрату впливу. Мета дослідження – теоретичне обґрунтування концепції інформаційної фармакокінетики клінічних систем ШІ та розробка структурно-ізоморфної ADME-аналогової моделі, що описує часову динаміку інтеграції, функціонування, адаптації та зменшення впливу алгоритмічних агентів у клінічному середовищі. Використовуючи цю аналогію, запропоновано формалізувати поняття інформаційної біодоступності (Fi), інформаційного кліренсу (Clᵢ), інформаційного об’єму розподілу (Vᵢ) та періоду напів ведення (t½ᵢ), що дає змогу кількісно оцінити життєвий цикл алгоритму в клінічному середовищі. Для досягнення цієї мети застосовано комплексний методологічний підхід задля оцінки можливостей прогнозування. Запропонована модель описує інформаційний вплив клінічного ШІ як динамічний процес і дозволяє прогнозувати часові характеристики впливу ШІ, оцінювати ризики втрати ефективності й інтегрувати кінетичні метрики, які враховують життєвий цикл систем.</jats:p>