ЦИТИСЭ
ISSN 2409-7616
ЦИТИСЭ № 3(33) 2022
Педагогические науки
Скачать

Иванчук О.В., Плащевая Е.В., Нурмухамбетова С.А.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СИСТЕМЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ: ПРОБЛЕМЫ ГОТОВНОСТИ И ОБУЧЕНИЯ

УДК 378:004.8:614.2

DOI: http://doi.org/10.15350/2409-7616.2022.3.20

Иванчук О.В.1 (Астрахань, Россия) — olgaiva@astgmu.ru, Плащевая Е.В.2 (Благовещенск, Россия) — elena-plashhevaja@rambler.ru, Нурмухамбетова С.А.3 (Астрахань, Россия) — svet.nurmuhambetova2011@yandex.ru

1Астраханский государственный медицинский университет

2Амурская государственная медицинская академия

3Астраханский государственный технический университет

Аннотация. Искусственный интеллект занимает все более твердые позиции в различных отраслях науки, техники и практической деятельности человека, в том числе и в медицине. Используя колоссальные массивы данных, нейронные сети, интегрированные в нечеткую логику, искусственный интеллект находит свое применение в решении задач по распознаванию медицинских изображений, осуществлять мониторинг пациентов, строить различного рода математические модели медико-биологических моделей. Несмотря на широчайшие возможности искусственного интеллекта в области медицины и здравоохранения, научным сообществом и практикующими врачами осознаются проблемы его внедрения в практическую деятельность врача и потенциальные риски. Одной из таких проблем, выделенной рядом исследователей, является неготовность практикующих врачей к применению искусственного интеллекта для решения профессиональных задач. В рамках нашего исследования мы посчитали важным выяснить, на сколько врачи, профессорско-преподавательский состав медицинского вуза и обучающиеся (студенты и ординаторы) осведомлены об искусственном интеллекте, осознаются ли ими риски и проблемы, связанные с его внедрением в медицину. С это целью мы использовали опросник, надежность которого была оценена путем вычисления коэффициент α-Кронбаха (α=0,847). Обобщение результатов позволило не только ответить на поставленные в ходе исследования вопросы, но и выявить корреляционные зависимости между стажем клинической практики и уровнем знаний в области искусственного интеллекта, осознанности ряда проблем и рисков. Полученные результаты позволили наметить решение выявленных проблем путем разработки образовательных программ для практикующих врачей, преподавателей вузов и обучающихся, позволяющих гармонично сочетать знания в области искусственного интеллекта и медико-биологических, клинических исследований, новых методик алгоритмов лечения и диагностики.

Ключевые слова: искусственный интеллект в медицине, обучение медицинских кадров основам искусственному интеллекту.

Список источников:

  1. Рязанова С.В., Мазаев В.П., Комков А.А. Новые тенденции становления искусственного интеллекта в медицине // CardioСоматика. 2021.  Т. 12.  №4.  C. 227-233. DOI: https://doi.org/10.17816/22217185.2021.4.201264
  2. Кошелев К.А., Едигарян Д.А. Перспективы развития технологий виртуальной реальности в стоматологическом образовании (обзор литературы) // Вестник новых медицинских технологий. 2022. №29 (2). С.27-31. DOI: https://doi.org/10.24412/1609-2163-2022-2-27-31  
  3. Lohani M., Al-Jamali D., Aljaaf A. Application of artificial intelligence technology in healthcare: a systematic reviewof // The International Conference on Applied Computing to Support Industry: Innovation and Technology. 2019. pp. 249-261. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-38752-5_20
  4. Rajkomar A., Dean J., Kohane I. Machine Learning in Medicine // International Journal of Medical Informatics. 2019. No. 380(14). P.1347-1358. DOI: https://doi.org/10.1056/NEJMra1814259
  5. Ramesh A., Kabhati C., Monson J. Artificial Intelligence in Medicine // Chronicle of the Royal College of England. 2004. No. 86 (5). P.334-338. DOI: https://doi.org/10.1308/147870804290  
  6. Hamet P., Trimbley J. Artificial intelligence in medicine // Metabolism.2017. No. 69. P.36-40. DOI: https://doi.org/10.1016/j.metabol.2017.01.011
  7. Komorowski M., Celi L.A. Will Artificial Intelligence Contribute to Overuse in Healthcare? // Crit Care Med. 2017. No. 45(5). P.912-913. DOI: https://doi.org/10.1097/CCM.0000000000002351 
  8. Плессас А. Компьютерное моделирование виртуальной реальности в доклинической стоматологии: может ли компьютерный симулятор заменить обычные стоматологические фантомы и кураторство со стороны преподавателя? // Медицинское образование и профессиональное развитие. 2018. №1 (31). С.56-70. EDN: URLSSU URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35086015
  9. Ганцев Ш.Х., Франц М.В. Искусственный интеллект как инструмент поддержки в принятии решений по диагностике онкологических заболеваний // Медицинский вестник Башкортостана. 2018. №13 (76). С. 67-71. EDN: YPUTVB URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36546572
  10. Boillat T., Nawaz F.A., Rivas H. Readiness to Embrace Artificial Intelligence Among Medical Doctors and Students: Questionnaire-Based Study // JMIR Med Educ. 2022 Vol. 8, No.12.  e34973. DOI: https://doi.org/10.2196/34973
  11. Park Si J., Siegel L. Perspectives of medical students on the impact of artificial intelligence on the practice of medicine // Modern problems in diagnostic radiology. 2021. No. 50 (5). P.614-619. DOI: https://doi.org/10.1067/j.cpradiol.2020.06.011
  12. Фомина Е.Е. Обзор методов оценки надежности измерительной шкалы в социологических исследованиях // Экономика. Социология. Право. 2018. №4 (12). С.63-70. EDN: YWJGMP URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36921133
  13. Lomis, K., Jeffries P., PalattaA. Artificial Intelligence for Teachers of Medical Specialties. — Washington: National Academy of Medicine, 2017. DOI: https://doi.org/10.31478/202109a
  14. Masters, K. Artificial intelligence in medical education // Medical education. 2019. No. 41 (9). P.976 -980. DOI: https://doi.org/10.1080/0142159X.2019.1595557
  15. Hosny A., Parmar C., Quackenbush J., Schwartz L.H. Artificial intelligence in radiology Nature Reviews Cancer. 2018. No. 18(8). P. 500-510. DOI: https://doi.org/10.1038/s41568-018-0016-5
  16. Итинсон К.С. Искусственный интеллект как перспективная технология в области медицинского образования и медицины // Карельский научный журнал. 2020. №9 (2 (31). С. 16-18. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=42987611

Библиографическая ссылка:

Иванчук О.В., Плащевая Е.В., Нурмухамбетова С.А. Искусственный интеллект в системе здравоохранения: проблемы готовности и обучения // ЦИТИСЭ. 2022. № 3. С.225-237. DOI: http://doi.org/10.15350/2409-7616.2022.3.20

ЦИТИСЭ © 2024
ЭЛ № ФС 77 - 59069 / ISSN 2409-7616