УДК 378:007:159.955

DOI: http://doi.org/10.15350/2409-7616.2023.3.03

Забелин Д.А.¹ (Астрахань, Россия) — Link23487@mail.ru, Плащевая Е.В.² (Благовещенск, Россия) — elena-plashhevaja@rambler.ru

¹Астраханский государственный медицинский университет

²Амурская государственная медицинская академия

Аннотация. Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) набирают обороты в использовании в сфере здравоохранения в целом, так же в общей медицинской практике, например, широко используется в патологической анатомии, офтальмологии, рентгенологии и онкологии. Внедрение искусственного интеллекта в практику врача требует от медицинского персонала не только знаний в области применения искусственного интеллекта для диагностики и лечения заболеваний, но и выполнения своеобразной контролирующей, надзорной функции при взаимодействии с искусственным интеллектом, соблюдения этических и правовых норм. Цель исследования: 1) подтвердить актуальность исследования; 2) разработать и внедрить оригинальную методику обучения студентов – будущих врачей основам ИИ в медицине, содержащую инвариантные компоненты (цели, формы и методы, содержание и дидактические материалы); 3) провести оценку отношения студентов медицинских вузов и преподавателей клинических кафедр к ИИ. Для реализации целей использовался: 1) контент-анализ научной-исследовательской и педагогической литературы; 2) онлайн опрос, состоящий из трех основных частей, позволяющих осуществить самооценку знаний в области ИИ, Big Data и машинного обучения; выявить основные источники информации о технологии ИИ в медицине; выявить отношение респондентов к ИИ в медицине и здравоохранении; 3) контрольно-диагностические материалы для оценки полученных знаний обучающимися по результатам внедрения курса «Системы искусственного интеллекта в медицине». Результаты, полученные нами в ходе исследования, согласуются с результатами опросов по оценке отношения к искусственному интеллекту в медицине студентов и преподавателей вузов, проведенных исследователями и практикующими преподавателями медицинских вузов.

Ключевые слова: обучение студентов медицинских вузов, искусственный интеллект в медицине.

Список источников:

1. Wood E.A., Ange B.L., Miller D.D. Are We Ready to Integrate Artificial Intelligence Literacy into Medical School Curriculum: Students and Faculty Survey // Journal of Medical Education and Curricular Development. 2021. Vol. 8. DOI: https://doi.org/10.1177/23821205211024078
2. 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
3. Wartman S.A., Combs C.D. Medical Education Must Move From the Information Age to the Age of Artificial Intelligence // Acad Med. 2018. Vol. 3(8). P.1107-1109. DOI: https://doi.org/10.1097/ACM.0000000000002044  
4. Paranjape K. Introducing artificial intelligence training in medical education // JMIR medical education. 2019. Vol. 5. No. 2. DOI: https://doi.org/10.2196/16048
5. McCoy L.G. What do medical students actually need to know about artificial intelligence? // NPJ digital medicine. 2020. Vol. 3. No. 1. P. 86. DOI: https://doi.org/10.1038/s41746-020-0294-7
6. Sarwar S. Physician perspectives on integration of artificial intelligence into diagnostic pathology // NPJ digital medicine. 2019. Vol. 2. No.1. P. 28.
7. Van der Niet A.G., Bleakley A. Where medical education meets artificial intelligence: Does technology care? // Med Educ. 2021. Vol.  55(1). P. 30-36.  DOI: https://doi.org/10.1111/medu.14131
8. Imran N., Jawaid M. Artificial intelligence in medical education: Are we ready for it? // Pakistan Journal of Medical Sciences. 2020. Vol. 36. No. 5. P. 857.
9. Blease C., Kaptchuk T.J., Bernstein M.H. Artificial Intelligence and the Future of Primary Care: Exploratory Qualitative Study of UK General Practitioners Views // J Med Internet Res. 2019. Vol. 21(3).  e12802. DOI: https://doi.org/10.2196/12802
10. Sarwar S., Dent A., Faust K.. Physician perspectives on integration of artificial intelligence into diagnostic pathology // NPJ Digit Med. 2019. Vol. 2. P. 28. DOI: https://doi.org/10.1038/s41746-019-0106-0
11. Pinto Dos Santos D., Giese D. Medical students’ attitude towards artificial intelligence: a multicentre survey // Journal Eur Radiol. 2019. Vol.  29(4) P. 1640-1646. DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-018-5601-1. 
12. Abid S. Artificial intelligence: medical student s attitude in district Peshawar Pakistan // Pakistan Journal of Public Health. 2019. Vol. 9 No. 1.  P. 19-21. URL:https://pjph.org/index.php/pjph/article/view/295
13. Sit C., Srinivasan R., Amlani A. Attitudes and perceptions of UK medical students towards artificial intelligence and radiology: a multicentre survey // Journal Insights Imaging. 2020. Vol. 11(1). P. 14. DOI: https://doi.org/10.1186/s13244-019-0830-7
14. Moldt J.-A.F.-W., Mamlouk Т., Nieselt А. Chatbots for future docs: exploring medical students’ attitudes and knowledge towards artificial intelligence and medical chatbots // Medical Education Online.  2023. Vol. 28, Issue 1. DOI: https://doi.org/10.1080/10872981.2023.2182659
15. Kundu S. How will artificial intelligence change medical training? // Journal Commun Med (Lond). 2021. Vol.  1. P. 8. DOI: https://doi.org/10.1038/s43856-021-00003-5
16. Haenssle H.A., Fink C., Schneiderbauer R. Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists // Journal Ann Oncol. 2018. Vol.  29(8) P. 1836-1842. DOI: https://doi.org/10.1093/annonc/mdy166
17. Oh S. Physician confidence in artificial intelligence: an online mobile survey // Journal of medical Internet research. 2019. Vol.  21, No.  3. P. 1836-1842. DOI: https://doi.org/1010.2196/12422

Библиографическая ссылка: Забелин Д.А,. Плащевая Е.В. Искусственный интеллект в системе подготовки медицинских кадров // ЦИТИСЭ. 2023. № 3. C. 28-39. DOI: http://doi.org/10.15350/2409-7616.2023.3.03