Автор(ы): Бадаева А.А. , Волков В.Г., Горшкова И.А. , Сенаторова Л.В. , Сурвилло Е.В.
Город: Тула
Учреждение: Кафедра акушерства и гинекологии, ФГБОУ ВО «Тульский государственный университет»
Актуальность
Успешность диагностики напрямую зависит от качества сбора анамнеза и коммуникативной компетентности врача. Однако традиционные методы обучения (разбор печатных кейсов, взаимное обучение студентов на занятиях) обладают критическим недостатком: студент заранее знает условия задачи и конечный диагноз. Это снимает потребность в выстраивании логики расспроса. Студент механически подтверждает известные ему данные, а не ищет их. В результате возникает серьезный дидактический разрыв: студент знает, что нужно спросить по учебнику, но теряется, когда реальный пациент не может четко сформулировать жалобы или скрывает важные детали. Необходимы инструменты, обучающие общению в условиях неопределенности.
Цель
Разработка и апробация дидактической модели ИИ-виртуального пациента, обеспечивающей полную скрытность исходных данных для формирования у студентов навыков целенаправленного сбора анамнеза и развития коммуникативной гибкости.
Материалы и методы
Для реализации проекта использовались платформы генеративного искусственного интеллекта с функцией настройки системных промптов (Custom GPTs, Poe, Coze). Был разработан профиль виртуальной пациентки (36 лет, жалобы на нарушения менструального цикла). Ключевым методическим решением стало разделение интерфейса на две зоны:
1. Скрытая зона (System Prompt): Содержит исчерпывающие данные о пациентке (история жизни, перенесенные заболевания, особенности течения болезней) и жесткие инструкции для ИИ: отвечать только на заданный вопрос, не использовать медицинскую терминологию, не выдавать информацию инициативно, имитировать эмоции и бытовое восприятие симптомов.
2. Открытая зона (Чат студента): Студент видит только окно ввода сообщений и начальную жалобу пациентки.
В сценарий заложены «критические точки коммуникации». Например, пациентка не считает важным упоминать о выделениях из сосков, так как пришла на прием по поводу обильных месячных. Если студент не задает прямой вопрос о молочных железах, ИИ-пациентка умалчивает об этом факте, точно как реальный человек.
Результаты
Пилотное внедрение ИИ-симулятора в учебный процесс выявило следующие преимущества перед классическими кейсами:
1. Достижение информационной асимметрии: Студент находится в условиях реальной клинической неопределенности. Ему приходится самостоятельно выстраивать логику опроса: от уточнения основной жалобы к последовательному расспросу по системам (менструальная, репродуктивная функция, анамнез жизни).
2. Развитие коммуникативной гибкости: ИИ строго следит за лексикой студента. Если студент задает вопрос сложными академическими терминами («Есть ли у вас гиперпролактинемия?»), симулятор отвечает: «Я не понимаю этих слов, вы мне объясните». Это заставляет студента переводить медицинский язык на бытовой («Бывают ли какие-то выделения из груди, не связанные с кормлением ребенка?»).
3. Обучение активному слушанию: Студент учится слышать «подсказки» в речи пациента и задавать уточняющие вопросы.
4. Объективизация оценки: Преподаватель оценивает не процесс общения (что сложно формализовать), а итоговый написанный студентом амбулаторный паспорт. Пустые разделы в паспорте однозначно указывают на пробелы в расспросе.
5. Масштабируемость: Симулятор доступен для студентов 24/7, позволяя тренироваться в диалоге без участия преподавателя или актера-стандартизированного пациента.
Выводы
Внедрение ИИ-виртуальных пациентов со скрытыми инструкциями является высокоэффективным инструментом тренировки коммуникативных навыков. Данная технология позволяет преодолеть барьер между теорией и практикой, обучая студентов не просто заучивать списки вопросов, а вести осознанный, эмпатичный и целенаправленный диалог с пациентом, учитывая психологические особенности восприятия болезни конкретным человеком.
Виктория Назарова
Ваш комментарий будет первым!
Войти или зарегистрироваться, чтобы оставить комментарий.