Конференции / РОСОМЕД-2026 - Юбилейный XV съезд Российского общества симуляционного обучения в медицине и Международная конференция «Симуляционное обучение в медицине: опыт, развитие, инновации» / ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ ПОДБОР ПАРАМЕТРОВ ОБУЧЕНИЯ НА СИМУЛЯТОРЕ ОФТАЛЬМОСКОПИИ «ОФТАЛЬМОСИМ» С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Актуальность

Симуляционное обучение в офтальмологии в последние годы стало неотъемлемой частью профессиональной подготовки специалистов, позволяя отрабатывать практические навыки без риска для пациентов. Созданный авторами аппаратно-программный симулятор офтальмоскопии «Офтальмосим» представляет собой комплекс, который уже включает в себя возможности для оценки уровня подготовленности врача и сервис для обучения принятию врачебных решений.
Однако, как показывает практика, унифицированные образовательные траектории не всегда оптимальны. Разные врачи имеют различный исходный уровень подготовки, по-разному воспринимают визуальную информацию и допускают разные типы ошибок. В связи с этим возникает необходимость перехода от стандартизированных программ к персонализированным, адаптивным методикам обучения. Применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и нейросетей является закономерным и перспективным этапом развития офтальмологических симуляторов, что подтверждается современными мировыми трендами в области симуляционного образования.

Цель

Цель исследования — обосновать концепцию и предложить архитектуру нейросетевой системы для автоматического индивидуального подбора параметров обучения на симуляторе «Офтальмосим».

Материалы и методы

В качестве основы для исследования используется аппаратно-программный комплекс «Офтальмосим», который включает две модификации (для взрослых пациентов и для детей грудного возраста) и располагает обширными оригинальными клиническими датасетами для контроля знаний.

Для реализации интеллектуальной надстройки используется:

1. Сбор и обработка данных. Формирование базы данных, включающей:
   · время реакции и общую продолжительность выполнения задания;
   · точность диагностики (правильность идентификации патологий);
   · историю допущенных ошибок и количество используемых клинических случаев в датасете.
2. Выбор нейросетевой архитектуры. В качестве базовой модели предлагается использовать нейронную сеть, которая на основе входных параметров классифицирует уровень навыков обучающегося. Для повышения точности распознавания и интерпретации данных предлагается адаптировать подходы, ранее успешно применявшиеся в офтальмологии для распознавания анатомических структур.
3. Разработка алгоритма адаптации. Система должна динамически изменять параметры сценария в зависимости от текущего уровня компетенции врача: сложность предъявляемых клинических случаев (от типичных нозологий к сочетанным и редким патологиям), допустимое время выполнения, частота и детализация подсказок.

Результаты

Разрабртанный интеллектуальный модуль обеспечивает в режиме реального времени анализ действий обучающегося. Внедрение такой системы обеспечит:
-сокращение времени достижения порогового уровня мастерства за счет исключения «лишних» упражнений и концентрации на индивидуальных «слабых» зонах;
· Объективизацию оценки компетенций, снижающую влияние субъективного фактора преподавателя;
· Создание уникального датасета, который в дальнейшем может быть использован для дообучения нейросетей и совершенствования самой системы.
Предложенный подход может быть интегрирован в уже существующий сервис для дистанционного обучения на базе «Офтальмосим», что позволит реализовать непрерывное медицинское образование с элементами ИИ.

Обсуждение

Внедрение нейросетевых технологий в симулятор «Офтальмосим» является перспективным направлением развития персонализированного медицинского образования. Предложенная концепция интеллектуальной адаптивной системы позволяет не только повысить эффективность обучения врачей-офтальмологов, но и закладывает основу для создания объективных автоматизированных инструментов сертификации на основе анализа больших данных. Результаты проведённого анализа свидетельствуют о том, что внедрение нейросетевых технологий в симуляционное обучение офтальмологии открывает принципиально новые возможности для повышения качества подготовки специалистов. Разработанный сервис для обучения принятия врачебных решений предоставляет индивидуальную программу обучения и позволяет проводить экзамены с градацией клинических случаев по степени сложности. В отличие от статичных программ, где сложность заданий определяется заранее, нейросетевая система способна в реальном времени анализировать действия обучающегося и мгновенно адаптировать сценарий. Такой подход соответствует современным мировым тенденциям в области симуляционного образования, где всё большее внимание уделяется персонализированной обратной связи и адаптивному обучению. Важным аспектом является возможность использования накопленных данных для дальнейшего совершенствования системы. Оригинальные клинические датасеты, уже применяемые в «Офтальмосим» для обучения и контроля знаний, создают надёжную основу для обучения нейросетевых моделей. По мере накопления данных о траекториях обучения различных врачей становится возможным выявление общих закономерностей в процессе освоения навыков офтальмоскопии, что позволит оптимизировать образовательные программы в целом.Тем не менее, существуют определённые ограничения и вызовы, требующие дальнейшего изучения. К ним относятся необходимость валидации нейросетевых моделей на репрезентативных выборках обучающихся, обеспечение прозрачности и интерпретируемости решений, принимаемых нейросетью, а также вопросы защиты персональных данных

Выводы

1. Внедрение нейросетевых технологий в симулятор «Офтальмосим» является перспективным направлением развития персонализированного медицинского образования, позволяющим перейти от унифицированных программ к адаптивным методикам обучения.
2. Предложенная концепция интеллектуальной системы включает три ключевых компонента: сбор и обработку данных о действиях обучающегося, нейросетевую классификацию уровня навыков и алгоритм динамической адаптации параметров обучения.
3. Разрабатываемая система позволит повысить эффективность обучения за счёт фокусировки на индивидуальных «слабых» местах конкретного врача, сократить время достижения порогового уровня мастерства и обеспечить объективную автоматизированную оценку компетенций.