Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) становится ключевым фактором трансформации здравоохранения. Международные организации, включая Всемирную организацию здравоохранения (ВОЗ), рассматривают ИИ как инструмент повышения доступности и качества медицинской помощи при условии соблюдения четких этических и регуляторных требований [1]. Отдельно подчеркивается, что успешное  внедрение ИИ зависит от готовности медицинских работников работать в цифровой среде и сохранять приоритет клинического мышления и безопасности пациента [2, 3].

В Российской Федерации развитие ИИ закреплено в «Национальной стратегии до 2030  года», в которой здравоохранение обозначено одним из приоритетных направлений. Формируются нормативные акты, национальные стандарты и этические кодексы  применения ИИ в медицине, а современные обзоры одновременно отмечают расширение диагностических и организационных возможностей, с одной стороны, а также риск потери отдельных навыков и автоматизационного смещения при длительной работе в режиме ИИ-поддержки — с другой [2, 4, 5]. Это усиливает запрос на педагогически выверенную интеграцию ИИ в образовательную среду.

Медицинское образование должно обеспечивать формирование не только классических  клинических знаний и навыков, но и ИИ-ориентированных компетенций: цифровой грамотности, понимания принципов работы алгоритмов, критической оценки рекомендаций
ИИ-систем, работы с данными и осмысления этико-правовых последствий их применения [6, 7, 8, 9, 10]. При этом существующие образовательные инициативы по ИИ остаются фрагментарными и недостаточно методически проработанными [9, 10].

В качестве гибкой формы, позволяющей оперативно реагировать на технологические вызовы, все больший интерес вызывают студенческие научные кружки (СНК), проектные школы и междисциплинарные лаборатории. СНК традиционно являются пространством ранней профессиональной подготовки и научной социализации [11, 12, 13]. В условиях цифровой трансформации они получают дополнительный потенциал — стать пилотной площадкой для безопасного и педагогически контролируемого освоения технологий ИИ, апробации новых форматов клинических разборов, тренировки клинического мышления и коммуникации с опорой на интеллектуальные системы.

Актуальность настоящей работы обусловлена необходимостью методологического осмысления роли СНК как площадки формирования компетенций современного медицинского специалиста в условиях интеграции ИИ. 

Цель исследования —  на примере опыта СНК университета проанализировать возможности и ограничения использования ИИ в его деятельности и обозначить педагогические, организационные и этические условия формирования ИИ-ориентированных компетенций.

СОВРЕМЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ СПЕЦИАЛИСТ: ПОРТРЕТ И ИИ-КОМПЕТЕНЦИИ

Современный врач работает в высокотехнологичной цифровой среде, где к традиционным  клиническим и коммуникативным навыкам добавляются требования к цифровой грамотности и готовности к осмысленному использованию ИИ. Стандарты Всемирной федерации медицинского образования (WFME) подчеркивают необходимость владения информационными технологиями при соблюдении принципов безопасности пациента [14]. Это делает ИИ-компетенции частью базовой профессиональной подготовки.

Систематические обзоры подчеркивают, что умение пользоваться клинико-информационными системами, телемедициной, системами поддержки принятия клинических решений и инструментами анализа данных становится обязательной  составляющей профессиональной компетентности [6, 7]. В ответ на эти вызовы предлагаются рамки цифровых компетенций, в том числе международное консенсусное исследование DECODE, выделяющее четыре домена цифрового здравоохранения, включающие науку о данных и ИИ [8].

Отдельный блок работ посвящен именно ИИ-компетенциям студентов-медиков. Отмечаются рост числа образовательных программ и одновременно отсутствие общепринятого определения ИИ-грамотности и единых уровневых моделей подготовки [9, 10]. Документы ВОЗ по этике ИИ подчеркивают важность понимания медицинскими работниками рисков для автономии и приватности пациента, справедливости распределения ресурсов и ответственности за клинические решения [15, 16].

Опираясь на эти подходы, ИИ-компетенции врача будущего можно рассматривать как многоуровневую структуру (рисунок), включающую: 

1) фундаментальную ИИ-грамотность и цифровую культуру;

2) компетенции пользователя ИИ-систем в клинике и образовании;

3) исследовательские и инновационные компетенции в области данных и ИИ;

4) этико-правовые и рефлексивные компетенции.

СНК В СИСТЕМЕ ПОДГОТОВКИ ВРАЧА: ОТ КЛАССИЧЕСКОЙ ФОРМЫ К ЦИФРОВОЙ ПЛАТФОРМЕ

СНК традиционно рассматриваются как важный ресурс подготовки специалиста.  Исследования показывают, что участие в работе СНК способствует формированию профессиональной мотивации, клинического мышления, исследовательских навыков и ценностных установок, соответствующих профессии [11, 12, 13, 17]. СНК создает «надстройку» над формальной учебной программой, обеспечивая углубленное освоение профильной дисциплины, раннюю профориентацию и включение в научное сообщество кафедры и клиники.

Деятельность кружка вписывается в более широкий контекст внеаудиторной активности. Международные обзоры связывают участие во внеучебных проектах с лучшей академической и клинической успеваемостью, развитием лидерских и коммуникативных навыков, снижением риска эмоционального выгорания [18, 19, 20]. Для медицинских вузов показано, что регулярное участие в научно-практических формах способствует более осознанному выбору специальности и развитию социальной ответственности [19, 20, 21].

На примере РНИМУ им. Н. И. Пирогова, где действует крупное студенческое научное общество с десятками кружков, СНК можно рассматривать как элемент научно-образовательной экосистемы университета [22]. Пандемия COVID-19 ускорила  цифровизацию этой деятельности: активное использование онлайн-платформ, видеоконференций и электронных ресурсов для совместной работы способствовало формированию гибридных сообществ, функционирующих одновременно в очном и дистанционном форматах [21]. В этих условиях СНК постепенно эволюционирует от классической формы (очные заседания, клинические разборы, подготовка докладов) к формату цифровой платформы, интегрирующей образовательное, исследовательское и коммуникативное измерения и создающей предпосылки для системной интеграции ИИ при сохранении педагогического контроля и этических гарантий.

ИНТЕГРАЦИЯ ИИ В ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ СНК: АРХИТЕКТУРА И СЦЕНАРИИ

Интеграцию ИИ в работу СНК можно организовать как архитектуру из четырех взаимосвязанных контуров: образовательного, исследовательского, клинико-прикладного и документационно-коммуникационного [9, 10, 15, 23].

1. Образовательный контур поддерживает клиническое мышление, диагностические и коммуникативные навыки. ИИ используется для первичной генерации клинических случаев и задач с последующей экспертной доработкой преподавателя, моделирования диалогов «врач — пациент», создания тренировочных тестов и чек-листов, при явном обозначении ИИ-сгенерированного материала и формировании навыков его критической проверки [9, 10].

2. Исследовательский контур ориентирован на вовлечение студентов в работу с  медицинскими данными и ИИ-проектами. Он включает работу с обезличенными или учебными датасетами, «очистку» и структурирование данных, разметку изображений и текстов на специализированных платформах, использование ИИ для предварительной аналитики и обсуждение качества данных, источников смещения, метрик моделей и принципов академической добросовестности [8, 9, 15, 24].

3. Клинико-прикладной контур реализуется в формате учебных «песочниц», где студенты знакомятся с системами поддержки принятия клинических решений, сервисами анализа изображений и прогнозными моделями, работая с обезличенными, синтетическими или моделированными данными. Результаты ИИ рассматриваются как объект анализа,  сопоставляются с клиническими решениями и используются для обсуждения ограничений моделей и регуляторных требований к медицинским ИИ-изделиям [15, 25]. 

4. Документационно-коммуникационный контур связан с применением ИИ для подготовки  черновиков протоколов заседаний, тезисов, презентаций, резюме статей и сценариев сложных коммуникативных ситуаций [8, 9, 10, 23]. Акцент делается на навыках редактирования ИИ-сгенерированных текстов, проверке фактической точности и разработке локальных правил ответственного использования ИИ в академической коммуникации. 

Во всех контурах ключевыми остаются педагогический контроль, критическая оценка  результатов ИИ и соблюдение этико-правовых требований. В совокупности они превращают СНК в цифровую платформу формирования ИИ-ориентированных компетенций будущего врача. Примеры ИИ-инструментов, применимых в деятельности СНК, приведены в таблице.

Таблица. Примеры ИИ-инструментов, используемых в деятельности СНК

* ОСКЭ — объективный структурированный клинический экзамен.

ПРАКТИЧЕСКИЕ КЕЙСЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ В СНК

Архитектура интеграции ИИ в деятельность СНК конкретизируется через устойчивые  форматы работы. Ниже кратко представлены три практических кейса.

Кейс 1. Формат «ИИ против аудитории» 

Это разновидность клинического разбора, в которой решения студенческих команд сопоставляются с выводами ИИ-системы по одному  и тому же клиническому сценарию. Студенты формулируют диагноз и план ведения  пациента, после чего их решения сравниваются с рекомендациями ИИ; обсуждаются совпадения и расхождения, типичные ошибки алгоритма и зависимость  качества вывода от полноты введенных данных. Формат повышает мотивацию к изучению клинических рекомендаций и формирует установку на критическое  использование ИИ [9, 10].

Кейс 2. Проектный трек «от клинической задачи к прототипу ИИ-сервиса» 

Этот трек относится преимущественно к исследовательскому контуру. Студенты под руководством наставников формулируют клиническую проблему, определяют источники данных,  обсуждают де-идентификацию и качество информации, участвуют в подготовке выборок и выборе базовых моделей. Особое внимание уделяется метрикам качества, источникам смещения, ограничению обобщаемости и сценариям практического использования  прототипа. Итогом становится прототип или концепция ИИ-сервиса и рефлексивное обсуждение этико-правовых аспектов его применения  [8, 9].

Кейс 3. Использование ИИ в формирующем оценивании и обратной связи 

В документационно-коммуникационном контуре обезличенные студенческие ответы (эссе, разборы случаев, рефлексивные записи) могут быть предварительно проанализированы языковой моделью, которая формирует структурированные резюме. Эти резюме служат вспомогательным инструментом для преподавателя при подготовке обратной связи. Алгоритм не подменяет оценивание, а помогает структурировать материал; студенты знакомятся с ограничениями такой аналитики и развивают метакогнитивные навыки [8, 10]. Эти кейсы демонстрируют возможность устойчивой, а не эпизодической интеграции ИИ в деятельность СНК при прозрачной роли алгоритмов и сохранении ответственности преподавателя и студента за содержание учебного процесса. 

УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ И ЭТИКОЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ В СНК

Интеграция ИИ в работу СНК сопровождается рисками, требующими системного  управления. Руководства ВОЗ по этике и управлению ИИ в здравоохранении выделяют принципы защиты автономии человека, предотвращения вреда, справедливости, прозрачности, подотчетности и устойчивости [15, 16]. В контексте СНК можно выделить несколько групп рисков.

– Клинические и профессиональные риски — возможная потеря навыков и ослабление клинического мышления при избыточной опоре на ИИ и снижение качества решений при переходе к работе без цифровой поддержки [4, 26].

– Педагогические риски — снижение познавательной активности и когнитивная «разгрузка», когда существенные этапы осмысления материала выполняет алгоритм, а у студента не формируются устойчивые когнитивные схемы [5, 27].

– Этико-правовые риски — использование недостаточно обезличенных данных,  потенциальная деанонимизация, нарушение прав пациента и требований к медицинским изделиям на основе ИИ [15, 16].

– Риски академической недобросовестности — генерация текстов без раскрытия участия ИИ, плагиат, искажение результатов исследований [5]. 

Для их минимизации в СНК  целесообразно формировать локальную систему регулирования, включающую «карту рисков» с мероприятиями профилактики и реагирования; регламент использования ИИ студентами и руководителями кружка (допустимые сценарии, правила работы с данными, требования к раскрытию участия ИИ); механизм педагогического надзора (куратор по ИИ, обсуждение этических аспектов на вводных заседаниях); элементы «этической  экспертизы» проектов, связанных с ИИ. Такая система способствует формированию у студентов ответственного, критического и рефлексивного отношения к технологиям.

ОБСУЖДЕНИЕ: ВКЛАД СНК С ИИ В ФОРМИРОВАНИЕ КОМПЕТЕНЦИЙ ВРАЧА

СНК, интегрирующий ИИ-инструменты, можно рассматривать как элемент экосистемы  подготовки современного врача, охватывающий ключевые домены цифрового здравоохранения: профессионализм в цифровой среде, работу с медицинскими данными, использование ИИ в клинике и этико-правовое измерение цифровых решений [8]. 

Во-первых, регулярное участие в форматах «ИИ против аудитории», проектных треках и  симуляционных занятиях способствует формированию базовой ИИ-грамотности и цифровой культуры, выходя за рамки разовых лекций [8, 28].

Во-вторых, включение студентов в ИИ-проекты и работу с данными создает условия для  развития исследовательских и инновационных компетенций, сопоставимых с зарубежными программами по ИИ в медицине [26, 28, 29].

В-третьих, систематическое обсуждение рисков и этико-правовых аспектов ИИ  способствует развитию рефлексивных компетенций и готовности участвовать в формировании правил ответственного использования алгоритмов в медицине, в  соответствии с рекомендациями ВОЗ [15, 16].

Особенность СНК как формы, находящейся между формальным и неформальным  образованием, позволяет использовать его как «пилотный контур» для опробования и последующей интеграции удачных ИИ-форматов в основные образовательные программы. Ограничениями описанного опыта являются локальность (один вуз,  ограниченное число кружков) и отсутствие формализованных инструментов оценки ИИ-компетенций. Перспективными направлениями исследований являются разработка и валидация таких инструментов, проведение сравнительных исследований влияния участия в ИИ-ориентированных активностях СНК на профессиональные траектории выпускников.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Развитие ИИ и цифровая трансформация здравоохранения требуют от медицинского  образования подготовки специалистов, сочетающих клиническое мышление, цифровую грамотность, навыки работы с данными и ответственное использование алгоритмов. В этих условиях СНК, функционирующий как цифровая платформа, выступает инструментом формирования ИИ-ориентированных компетенций.

Интеграция ИИ в деятельность СНК через клинические разборы, проектные треки и  использование генеративных моделей в обучении способствует развитию базовой ИИ-грамотности, исследовательских умений и этико-правовой рефлексии. Одновременно  необходима система управления рисками и этикой, в рамках которой будущие врачи осваивают роль ответственных кураторов ИИ-технологий.

Реализация потенциала СНК как платформы интеграции ИИ требует институциональной  поддержки, развития компетенций руководителей и включения оценки ИИ-компетенций в мониторинг качества подготовки.