Автор(ы): А.С. Преображенская
Город: Москва
Учреждение: филиал Военно - медицинской академии в г. Москве
Актуальность
- Цифровая трансформация медицины: внедрение ИИ в диагностику, телемедицину и автоматизацию рутинных задач требует новых компетенций от медицинских сестер.
- Дефицит знаний: исследования (Парк К.Д., Кувандыкова Т.В.) выявили неуверенность медсестер в применении ИИ на практике.
- Нормативные требования: ФГОС 34.02.01 и 34.03.01, Национальная стратегия развития ИИ до 2030 г. (Указ №490) обязывают внедрять цифровые технологии в обучение.
Цель
Обосновать и разработать методику интеграции технологий искусственного интеллекта в образовательные программы медицинских колледжей и курсов повышения квалификации для формирования цифровых компетенций медицинских сестер, обеспечивающих эффективное применение ИИ-инструментов в профессиональной деятельности, автоматизацию рутинных задач, повышение качества медицинской помощи и соответствие требованиям цифровой трансформации здравоохранения.
Материалы и методы
1. Теоретический анализ: синтез определений «компетентности» (Зимняя И.А., Равен Дж., Черемисина А.А.) и ее структурных компонентов (когнитивный, практический, мотивационный).
2. Обзор ИИ-технологий: анализ систем поддержки врачебных решений (СППР), телемедицины, роботизированной хирургии и персонализированной медицины.
3. Социологические методы: опросы слушателей курсов повышения квалификации (Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова).
4. Нормативно-документальный анализ: ФГОС, этический кодекс медсестер, стратегии Минздрава.
Результаты
1. Ключевые аспекты профессиональной компетентности
Структурные компоненты компетентности:
Когнитивный - знания ИИ-технологий, цифровых систем;
Практический - навыки работы с электронными медкартами, телемедицинскими сервисами;
Мотивационный - готовность к непрерывному обучению;
Личностный - эмпатия, ответственность, адаптивность.
Новизна: включение цифровой грамотности и междисциплинарной интеграции (ИИ, этика, клиническая практика) в определение компетентности.
2. Роль ИИ в здравоохранении
Приоритетные направления:
- Анализ медицинских изображений (Botkin.AI, Celsus).
- Системы поддержки врачебных решений (КТ-ассистент, IBM Watson).
- Телемедицина и дистанционный мониторинг (СберЗдоровье, Кардиосфера).
- Персонализированная медицина (генетический анализ, программы реабилитации).
Проблемы: недостаток стандартизации, этические риски, ограниченная доступность технологий в регионах.
3. Методы обучения работе с ИИ
Инновационные подходы:
- Симуляционное обучение (виртуальные пациенты, 3D-визуализация).
- Персонализированные программы (адаптивные алгоритмы для выявления «слабых» навыков).
- Практико-ориентированные модули (работа с EHR, анализ данных ИИ-систем).
Этические аспекты:
- Ответственность за решения, принимаемые с участием ИИ.
- Профилактика дискриминации в алгоритмах (обучение на репрезентативных данных).
Обсуждение
Технические и этические вызовы:
- Риск дискриминации алгоритмов при нерепрезентативных данных.
Ответственность за решения, принятые с участием ИИ (Кодекс этики ИИ, 2021).
- Междисциплинарность: необходимость сотрудничества разработчиков ИИ и медицинских работников для создания прозрачных и безопасных систем.
- Образовательные инновации: использование виртуальной реальности, ChatGPT для персонализации обучения (Забелин Д.А., Плащевая Е.В.).
Выводы
1. Обучение ИИ повышает компетентность медсестер, сокращает ошибки и оптимизирует рутинные задачи.
2. Интеграция ИИ в образование требует обновления учебных программ, акцента на этику и междисциплинарные навыки.
3. Реализация рекомендаций способствует достижению целей Национальной стратегии развития ИИ и повышению качества медицинской помощи.
Алёна Преображенская
