Поделиться
Искусственный интеллект научит будущих педиатров общаться с пациентами
В Сеченовском Университете продолжают совершенствовать облачную платформу «Виртуальный пациент», которая позволяет моделировать клинические случаи на основе реальных историй болезни и симулировать обследования в безопасной цифровой среде. В систему внедрили искусственный интеллект – он оценивает, насколько хорошо студент разобрался в теме, подбирает материалы по разделам, знания по которым надо подтянуть, и симулирует диалог с родителями маленького пациента. А в этом году появится ИИ-навигатор, который нарисует психологический портрет студента, позволит скорректировать образовательную траекторию и выбрать будущую специализацию. Об этом CNews сообщили представители Сеченовского Университета.
Сначала диалог с ИИ, потом реальное обследование
Платформу «Виртуальный пациент», разработанную в Клиническом институте детского здоровья имени Н. Ф. Филатова, используют для обучения студентов с первого по шестой курс. Это уникальная база справочной информации и учебных материалов, на основе которых нейросеть генерирует сценарии. В систему загружены цифровой интерактивный учебник по пропедевтике детских болезней с более чем полутора тысяч аудио- и видеоматериалов, более 5000 уникальных показателей здоровья ребенка и свыше двух миллионов значений нормы и патологии. Есть и уникальный раздел, посвященный психологическому развитию ребенка с помесячной динамикой. Можно сгенерировать 176 виртуальных пациентов, в клинических случаях которых предстоит разобраться студентам.
Для проверки знаний используют 1,1 тыс. интерактивных тестов. Кроме стандартных тестов, которые, по мнению преподавателей, зачастую направлены на бездумное заучивание, платформа предлагает решать реальные кейсы, развивающие клиническое мышление врача. Например, система описывает ситуацию: возраст и пол ребенка, жалобы, особенности здоровья и психического развития. Студент должен решить, какие исследования необходимы, каким может быть окончательный диагноз и как лечить заболевание, и дать развернутый ответ. Система не только ставит предварительную оценку, но и рекомендует подтянуть темы, в которых студент «плавает».
Как рассказала директор Клинического института детского здоровья имени Н. Ф. Филатова Сеченовского Университета Екатерина Алексеева, в систему внедрили искусственный интеллект, который поможет будущим врачам правильно собирать анамнез маленьких пациентов, найти свою образовательную траекторию и даже выбрать будущую специализацию.
Недавно на платформе запустили модуль ИИ-диалога «Врач-пациент». Студенты самостоятельно задают вопросы виртуальному собеседнику, чтобы собрать анамнез. Чтобы получить правильный ответ и оценить жалобы, будущему врачу нужно четко и грамотно формулировать вопросы — иначе поставить однозначный диагноз не получится.
«ИИ оценивает, насколько корректны вопросы студента для сбора жалоб и анамнеза, а студент, в свою очередь, оценивает ответы ИИ. По отзывам самих студентов, это позволяет отработать алгоритм осмотра больного до автоматизма и совершенствовать навык коммуникации с пациентом», — сказала Екатерина Алексеева.
По ее словам, виртуальный пациент не заменит работу у постели больного, но он позволяет отточить навыки и научиться на собственных ошибках еще до того, как студент начнет общаться с реальным пациентом.
ИИ-навигатор: психологический профиль и выбор специализации
В 2026 г. на платформе заработает новый раздел — ИИ-навигатор. Нейросеть поможет студенту сформировать индивидуальную образовательную траекторию, составив его психологический профиль.
Алгоритмы будут оценивать, например, уверенность и нерешительность при выборе ответа, в том числе фиксируя случаи, когда студент меняет решение в самый последний момент, и уровень прокрастинации, когда студент берется за задания в последний момент. ИИ проанализирует также способности к усвоению материала, скорость обучения и особенности восприятия информации, успехи и неудачи, а также то, какие разделы даются легче, а какие труднее.
На основе этих данных ИИ сгенерирует заключение: как подтянуть учебу и в каком направлении стоит развиваться. «Система поможет с выбором будущей специализации, исходя из особенностей и интересов студента. Кто-то на основе анализа может выбрать хирургию, а кому-то лучше остановиться на терапевтических специальностях», — сказала заместитель директора по учебной и воспитательной работе Клинического института детского здоровья имени Н. Ф. Филатова Сеченовского Университета Евгения Чистякова.
Обеспечить «выживаемость» знаний
Платформу используют для подготовки по пропедевтике детских болезней, госпитальной педиатрии, инфекционным болезням и детской хирургии. При подготовке к занятиям студенты получают задания повторить определенные разделы. «Это обеспечивает "выживаемость" знаний. Мы решаем задачу, чтобы ребята помнили основы пропедевтики — к ним нужно возвращаться и на четвертом, и на пятом, и на шестом курсе, доводя навыки до автоматизма», — сказала Евгения Чистякова. Возможность повторять материал в любое время и с любого устройства (компьютера или телефона) делает процесс гибким и непрерывным.
На сегодняшний день в базе платформы «Виртуальный пациент» зарегистрированы почти пять тысяч студентов — не только Сеченовского Университета, но и еще 12 медицинских вузов страны. Наполняют систему 158 преподавателей и 42 методиста.
В разработке заданий приняли участие ученые 18 кафедр. Кейсы касаются как базовых дисциплин (анатомии, физиологии), так и узких клинических специальностей, включая детскую офтальмологию, дерматологию и кардиологию.
О востребованности системы свидетельствуют более 13 тыс. оценок за тестовые задания и более 11 тыс. за диагнозы, поставленные виртуальным пациентам, отметила Екатерина Алексеевна. Эффективность подхода подтверждают и сами студенты: 90% отметили легкость ориентирования в учебном материале и удобство интерфейса. Благодаря обучению на платформе количество оценок «отлично» на экзамене по пропедевтике детских болезней выросло на 28%.
Такой подход позволяет перейти от автоматической оценки знаний к оценке клинического мышления, убеждены авторы системы. Инструмент также позволяет преподавателям выявлять типовые ошибки у больших групп студентов, находить скрытые закономерности, которые мешают усвоить материал, и в итоге корректировать существующие образовательные программы.
Короткая ссылка
