Надежность моделей машинного обучения в таких ответственных приложениях, как диагностика опухолей головного мозга, критически зависит от качества обучающих данных. В данной статье представлен анализ четырех широко используемых наборов данных МРТ головного мозга: Chakrabarty, Br35H, Bhuvaji и Figshare. Мы оцениваем эти наборы данных по ключевым критериям достоверности, включая происхождение данных, целостность меток, независимость выборки, репрезентативность и соблюдение этических норм. Наши результаты показывают, что только набор данных Figshare удовлетворяет большинству основных стандартов качества. Остальные три демонстрируют серьезные недостатки, такие как неправильная маркировка, скрытое дублирование и этические нарушения, которые ставят под угрозу их научную достоверность. Контролируемые эксперименты дополнительно демонстрируют, что эти проблемы качества данных могут искусственно завышать производительность модели на значительные величины, подрывая надежность эталонных данных. Мы приходим к выводу, что такие наборы данных, как Chakrabarty, Br35H и Bhuvaji, требуют существенной структурной доработки, прежде чем их можно будет ответственно использовать в клинической разработке ИИ.