Конференции / РОСОМЕД-2026 - Юбилейный XV съезд Российского общества симуляционного обучения в медицине и Международная конференция «Симуляционное обучение в медицине: опыт, развитие, инновации» / Использование искусственного интеллекта для обучения диагностике инфекционных заболеваний

Актуальность

Современное медицинское образование требует методов, позволяющих не только проверять теоретические знания, но и формировать клиническое мышление и навыки принятия решений. Одним из перспективных направлений является применение искусственного интеллекта для создания виртуальных пациентов. Большие языковые модели позволяют организовать интерактивный диалог, в котором обучающийся самостоятельно собирает анамнез, проводит диагностический поиск, назначает исследования и формулирует диагноз. Это особенно актуально при изучении инфекционных заболеваний, диагностика которых требует последовательной оценки жалоб, эпидемиологического анамнеза, клинических проявлений и результатов исследований. В качестве первого клинического направления нами выбрана острая диарея у детей [1–4].

Цель

Разработать модель виртуального пациента на основе технологии искусственного интеллекта для обучения студентов медицинских вузов диагностике инфекционных заболеваний и оценить возможности ее применения в образовательном процессе.

Материалы и методы

При разработке виртуального пациента использовали действующие клинические рекомендации по диагностике и лечению инфекционных заболеваний у детей. Первые клинические сценарии были созданы для пациентов с острой диареей. Для управления поведением модели разработан специальный системный промпт, определяющий последовательность взаимодействия и ограничивающий ответы рамками заданного клинического сценария и рекомендаций.

В процессе обучения ИИ выполняет роль родителя больного ребенка и отвечает на вопросы обучающегося. По мере правильного проведения диагностического поиска система предоставляет дополнительные сведения о заболевании, результаты физикального и лабораторного обследования. После завершения консультации проводится оценка полноты анамнеза, диагностического поиска, правильности предполагаемого диагноза и обоснованности предложенных исследований и лечебной тактики.

Результаты

Модель виртуального пациента, позволяющая формировать различные клинические ситуации при инфекционных заболеваниях. На первом этапе будут созданы сценарии вирусных инфекций (ротавирусной, норовирусной и аденовирусной) и бактериальных диарей различной степени тяжести.
При каждом запуске сценария могут изменяться возраст ребенка, длительность заболевания, выраженность основных симптомов, степень обезвоживания и результаты обследований. Это обеспечивает вариативность клинических случаев и препятствует механическому запоминанию готовых ответов.
В отличие от традиционных тестов и задач, виртуальный пациент обеспечивает свободный диалог и позволяет обучающемуся самостоятельно определять последовательность диагностического поиска. После завершения консультации формируется структурированный отчет, содержащий оценку полноты собранного анамнеза, выявленные ошибки и пропущенные диагностические действия. Использование единых критериев оценки позволяет стандартизировать контроль знаний и уменьшить влияние субъективного фактора.
Разработанная модель также может использоваться для формирования навыков критического отношения к информации, предоставляемой искусственным интеллектом. Обучающийся должен понимать ограничения модели и необходимость проверки полученных рекомендаций с использованием клинических руководств и под контролем преподавателя.

Обсуждение

Виртуальный пациент на основе искусственного интеллекта может дополнить традиционные формы медицинского образования за счет возможности многократной отработки клинических сценариев без риска для реального пациента. Перспективным является включение таких сценариев в учебную программу и симуляционное обучение. При этом обязательными условиями применения системы являются экспертная проверка клинических сценариев, соответствие действующим рекомендациям, защита учебных данных и сохранение роли преподавателя в образовательном процессе.

Выводы

Модель виртуального пациента на основе ИИ позволяет моделировать интерактивные клинические ситуации при инфекционных заболеваниях и может применяться для обучения студентов сбору анамнеза, проведению дифференциальной диагностики и принятию клинических решений. Автоматизированная обратная связь создает возможность стандартизированной оценки действий обучающегося. Дальнейшее развитие системы предполагает расширение перечня инфекционных заболеваний, создание новых сценариев и оценку эффективности виртуального пациента в реальном учебном процессе.