Привет, на связи Кирилл Пронин, TeamLead из Neuromed и Елена Сатирова –онколог-эксперт и медицинский директор, сегодня мы хотел бы передать немножко новостей про ИИ в области медицинского образования. Показать, как медицина берет новый рубеж использования ИИ в своей деятельности и показать куда вообще мы движемся! Берем кофеек и вперед к прочтению.
Введение
Медицина успешно начинает вступать в эпоху, когда ИИ становится не хайпом, а рутинным помощником врача. Однако большинство медвузов всё ещё учат по старым лекалам. Разрыв между клинической реальностью и программой растёт. Мы разберём, как ИИ уже сегодня повышает качество подготовки, и какие выводы сделало профессиональное сообщество на только что завершившейся ASCO 2026 (конгресс Американского общества клинической онкологии). Данная статья будет полезной не только специалистам в области медицины, а всем кто использует ИИ в любом качестве. Ведь нет разницы между технологиями использования – мы все из всех сфер пользуемся ИИ и натыкаемся на те же подводные камни.
Что уже работает?
За последние два года появились зрелые решения:
1) LLM (ChatGPT-4, Claude) – для генерации персонализированных тестов и разбора ошибок, и не только!.
2) Симуляторы (DxR Clinician, Body Interact) – виртуальные пациенты с ИИ-управляемой динамикой.
3) Платформы для анализа изображений (Aidoc, Viz.ai) – в учебном режиме дают сотни размеченных КТ/МРТ с мгновенной обратной связью.
Причем внимание – в исследовании в Academic Medicine (март 2025): студенты, использовавшие ИИ-симуляторы, на 34% лучше решали дифференциальные задачи, чем контрольная группа.
Чем помогает для студентов: фундамент без перегруза.
ИИ-репетиторы (Osmosis с AI-подсказками) анализируют слабые места в реальном времени и подсовывают именно те вопросы, где ошибки часты. Это заменяет зубрёжку осмысленными повторениями. Кроме того, ИИ генерирует кейсы от простых до редких, тренируя навык задавать правильные вопросы без риска для пациента.
А для ординаторов: переход от теории к тактике.
Здесь ИИ – помогает:
1) При разборе историй – список вероятных диагнозов с обоснованием.
2) В хирургии – навигация с разметкой анатомии.
3) В онкологии – интерпретация генетических панелей, подсказка по мишеням.
Ключевое дополнение: обучать работе с ИИ – теперь обязательно! Это стоит ввести в медицинские ВУЗы отдельным циклом, ибо это здорово поможет прокачивать hard-skills будущих врачей в реальной работе с пациентами.
Мы настоятельно рекомендуем ввести в программы отдельный цикл (лекции + практические занятия) по грамотному использованию ИИ. Так как большинство студентов не понимают ключевой особенности использования LLM! Даже практикующие врачи сталикиваются с мемом – им предоставляют классный инструмент, но как им правильно пользоваться не говорят. Итого получается ситуация – А что вводить? Ну введу для ИИ «Привет, как дела?». Чему действительно стоит учить будущих и пратикующих специалистов специалистов?
1. Формулировке запросов (промпт-инжиниринг) для клинических и исследовательских задач. Да, ИИ идет вверх, но суть правильного запроса и правильной передачи контекстов остается неизменной. Какой бы мощной модель claude или cursor не была – она не понимает полной вашей картины мира, не понимает полную историю пациента, она знает лишь то, что вы ей дали. И исходя из этого дает логичный ответ.
2. Критической оценке ответов ИИ – выявлять ошибки, галлюцинации, смещения. Не все, что дает ИИ является истиной высшей инстанции.
3. Правильной интеграции ИИ в рабочий процесс – от сбора анамнеза до выбора терапии. Внедрить ИИ как помощник, а не как в нашей любимой практике «внедрить чтобы внедрить».
4. Правилам безопасности – полная анонимизация данных, работа только с локальными или одобренными сервисами, юридические аспекты работы с ИИ в РФ. (последнее время все больше законов и статей это регулирует, это нужно хотя бы изучить поверхностно)
Практические занятия должны включать разбор реальных (обезличенных) случаев, где ИИ даёт заведомо неверный ответ, и студент должен его поймать. Только так мы воспитаем не операторов нейросетей, а врачей, которые используют ИИ как калькулятор, а не как оракула.
Итоги ASCO 2026 (крупнейшая онкологическая конференция завершена!)
ASCO 2026 прошла в Чикаго с 5 по 9 июня. Впервые работала отдельная секция «AI in Oncology Education and Practice». Ключевые доклады и выводы:
D1 – платформа OncoLearn (MD Anderson). Представлены результаты пилотного обучения 120 ординаторов. Те, кто тренировался с ИИ-симулятором персонализированных протоколов, на 28% быстрее принимали решения в экстренных онкоситуациях (p<0,01). Главный вывод – ИИ сокращает время до старта терапии в учебных сценариях.
D2 – мета-анализ 11 исследований (группа из Великобритании). Подтверждено, что регулярное использование ИИ-ассистентов при разборе КТ и ПЭТ/КТ повышает точность диагностики у ординаторов на 22% по сравнению с традиционным обучением. Однако авторы предупредили: при перетренированности на одних и тех же датасетах возникает «ложная уверенность» – резиденты начинают доверять ИИ даже в сомнительных случаях.
D3 – панельная дискуссия по этике. Консенсус: ИИ не должен использоваться без финальной верификации врачом. Предложен обязательный чек-лист для ординаторов перед принятием решения, подсказанного ИИ.
Главный итог ASCO 2026 – онкологи пришли к единому мнению: ИИ-инструменты необходимо внедрять в резидентуру (ординатуру) уже с 2027 года, но только в связке с параллельным курсом по «ИИ-гигиене» (критическое мышление, знание ограничений). Без этого обучение становится рискованным.
Но а теперь – краткий ликбез по основам.
Ограничения, о которых нельзя забывать
1) Слепая вера – главный риск.
2) Смещённые датасеты (недостаток данных по некоторым популяциям).
3) Конфиденциальность – только локальные модели (например, NEUROMED, созданный полностью на российском цифровом сегменте).
Какие выводы можно сделать?
1) Студентам – начинать с ИИ-тренажёров по базовым дисциплинам.
2) Ординаторам – интегрировать ИИ в ежедневную работу, разбор клинических случаев, обновление данных по клиническим рекомендациям, но всегда перепроверять через литературу и супервизора.
3) Преподавателям – сформировать циклы занятий в своих медицинских учебных учреждениях по ИИ-грамотности (лекции + решение кейсов с заведомыми ошибками ИИ, объективный контроль знаний).
По сути, ASCO 2026 поставила точку: ИИ – не замена, а мощнейший тренажёр. Те, кто не научится им пользоваться критически, безнадёжно отстанут.
Инвестируйте в обучение сегодня – это спасёт жизни завтра.
Если понравилась статейка — пожалуйста — поставьте лайк, если есть вопросы — мы всегда готовы пообщаться в комментариях. А на этом все! Подписывайтесь, ставьте лайки и до встречи в будущем!
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1048532/