Эксперт рассказала о будущем медицинского образования под воздействием ИИ

ЭксклюзивОбщество

Фото - © Медиасток.рф

Передовые решения на базе AI активно внедряются в различные сферы и отрасли экономики, в том числе и в здравоохранение. Стремительно развиваются разработки цифровых медицинских сервисов с применением телемедицинских и речевых технологий, искусственного интеллекта, включая технологии поддержки принятия врачебных решений на основе анализа больших данных. Об этом РИАМО сообщила врач-маммолог, руководитель медицинского направления СберМедИИ Ольга Пучкова.

Новейшие технологии упрощают многие рутинные процессы и способствуют более эффективному повышению уровня квалификации медицинских работников. Сегодня AI-сервисы разрабатываются таким образом, чтобы медицинским работникам было максимально удобно с ними взаимодействовать и не приходилось тратить время на обучение или освоение нового алгоритма.

Однако цифровые решения в области здравоохранения требуют определенного уровня осведомленности врачей о возможностях технологии. Медицинские учебные программы сегодня, безусловно, должны дополняться знаниями о применении искусственного интеллекта в здравоохранении, развитием понимания и уверенности, необходимых для использования AI в клинической практике.

«Как разработчики, мы заинтересованы в том, чтобы врачи стали квалифицированными пользователями, были погружены в тему искусственного интеллекта и умели правильно формулировать задачи, которые должен решать тот или иной алгоритм. Все это позволит вывести технологии на новый уровень и существенно упростить рутинные процессы», — сказала Пучкова.

Разрабатываются специальные образовательные программы для студентов медицинских вузов. Например, Сеченовский Университет совместно со Сбербанком и компаниями-партнерами новые программы дополнительного профессионального образования «Цифровые навыки врача в современной медицине», «Искусственный интеллект в медицине и практической деятельности врача» и «Телемедицинские технологии в медицине». Обучение проходит в онлайн-формате, после завершения курса и успешной сдачи тестирования слушатели получают удостоверение о повышении квалификации Сеченовского Университета. Программы предназначены для организаторов здравоохранения, практикующих врачей и научных сотрудников, а также студентов, аспирантов и ординаторов медицинского профиля.

Кроме того, медицинские AI-решения могут быть полезны непосредственно для обучения медицинских кадров. Например, цифрой помощник врача «ТОП-3», который уже сегодня внедрен в работу поликлиник более чем 10 регионов России, предлагает терапевтам три варианта предварительного диагноза. При этом врач принимает окончательное решение, соглашаясь или нет с искусственным интеллектом. Сервис может быть использован в учебном процессе для тренировки в постановке предварительных диагнозов.

«Искусственный интеллект также используется для разработки индивидуальных учебных модулей. Например, команда ученых из Калифорнийского технологического института и Медицинской школы Кека Университета Южной Калифорнии создала систему SAIS на базе AI для тренировки навыков хирурга. SAIS позволяет молодым врачам анализировать качество работы без присутствия и оценки более опытных коллег», — добавила эксперт.

Алгоритм анализирует видеозаписи хирургического вмешательства, а затем определяет, какой тип операции выполнялся и насколько хорошо она была осуществлена. Система обучалась на основе большого количества видеоданных, которые комментировали опытные хирурги. Во время тестирования SAIS смогла предоставить точную и последовательную обратную связь. Она указывала им на уровень квалификации и отмечала те навыки, которые следует улучшить.

Существует сервис, который обеспечивает возможность персонализированного обучения рентген-лаборантов. «Маммография. Техконтроль» в режиме реального времени оценивает качество выполненных снимков, собирает данные о наиболее частых неточностях при укладке по каждому лаборанту. Такой ретроспективный анализ позволяет предложить дополнительное обучение конкретному специалисту, тем самым повысив эффективность ранней диагностики выявления рака молочной железы.