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 уже рутинным помощником врача. Но большинство медвузов всё ещё учат по старым трафаретам. 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.
Какова реальность уже сейчас?
За последние несколько лет произошли заметные скачки в качестве и применении ИИ, можно выделить 3 результативных прогрессии:
1) LLM (ChatGPT-4, Claude) – все чаще они применяются не только в домашнем быту, но и в работе медицинских специалистов - например, для генерации персонализированных тестов и разбора ошибок, и не только!.
2) Симуляторы (DxR Clinician, Body Interact) – виртуальные пациенты с ИИ-управляемой динамикой. Это больше не про использование ИИ в практике, а про виртуализацию прототипов (Да, да, наше любимое - цифровые двойники и анализ пациента до его фактического существования)
3) Развитие платформ для анализа изображений (Aidoc, Viz.ai) – в учебном режиме дают сотни размеченных КТ/МРТ с мгновенной обратной связью. То есть фундаментальная база ГДЗ (готового домашнего задания) для медиков уже есть - заходи/смотри/изучай и проверяй свои догадки с реальным ответом.
Ну супер же результаты! Все больше и больше цифровизируемся!
Еще больше также становится научных обоснований – в исследовании в Academic Medicine (март 2025): студенты, использовавшие ИИ-симуляторы, на 34% лучше решали дифференциальные задачи, чем контрольная группа. То есть банальное применение ИИ в образовании дает плоды. Но еще разок, это не про помощь написании работ или стиля "сделай за меня", а про моделирование реальных ситуаций и "набивание" софт и хард скиллами руки на будущую практику реального мира.
Еще в учебе применяются активно ИИ-репетиторы (Osmosis с AI-подсказками). Они 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. Хотите провести прием как будущий врач-онколог? Вы это можете сделать и не имея мед образование, а система подскажет что вы не так сделали, сказали, назначили!
Но это все студенты, а есть ли помощь для ординаторов? Пойдем на ступень выше
Здесь ИИ – помогает:
1) Адаптивный разбор историй – список вероятных диагнозов с обоснованием. Они не просто становятся помощниками, а идут в историю всей лечебной карты пациента, анализируют усиленно хронические заболевания и создают прогнозы на будущее.
2) В хирургии – навигация с разметкой анатомии. Здесь важно отметить уже имеющиеся пятилетние разработки в области VR/AR. Помните как пятилетие назад ведущие ВУЗы внедряли VR-практики в обучение, эффекты тогда были ошеломительные. И на базе результатов предыдущих технологий - формируются и эти. Навигация с разметкой стала лишь удобнее и теперь необязательно одевать VR шлем, изображения пациентов и их "внутренного" состояние могут быть сгенерированы. Представьте, что вам необходимо тренироваться в области экстренной хирургии разбившихся в ДТП людей. Это самое дорогое и уникальное, что существует в хирургии - случай от случая отличается, а специалистов по пальцам пересчитать в ведущих странах по миру. А с помощью таких навигаций с разметкой и ИИ-выгрузкой можно тренироваться на различных случаях виртуально, вдруг пригодится в будущем.
3) В онкологии – интерпретация генетических панелей, подсказка по мишеням. Важно отметить, что данный ключ-фактор является не только в онкологии главным, но задача простая - как определить генетические результаты? Как без помощи заучивания или специального ПО определить вредные показатели, во время найти нужный фактор развития онкологии? А вот замечательные статистические ИИ способны сформировать подсказки для будущих специалистов и снова - дать практику, когда ее физически дать невозможно.
Ключевое дополнение: обучать работе с ИИ – теперь становится 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 сталкиваются 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)
ASCO 2026 прошла в Чикаго с 5 по 9 июня. Впервые работала отдельная секция «AI in Oncology Education and Practice». Впервые, с точки зрения медицины, ИИ не просто заметили - а внедрили отдельной секцией работы со спикерами, докладами и практиками. Мы до этого дожили!
Теперь к самым интересным докладам этой секции:
Платформа OncoLearn (MD Anderson) представила результаты пилотного обучения 120 ординаторов. Те, кто тренировался с ИИ-симулятором персонализированных протоколов, на 28% быстрее принимали решения в экстренных онкоситуациях. Они в открытую заявили - ИИ сокращает время до старта терапии в учебных сценариях!
Далее был 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. То есть подчеркнем, важно постоянно обновляться, а не стоять на месте.
Затем на панельной дискуссии по этике произошел консенсус: ИИ не должен использоваться без финальной верификации врачом. Предложен обязательный чек-лист для ординаторов перед принятием решения, подсказанного ИИ. Данный документ не только обязан защитить ординаторов от ложных показаний ИИ, а внести доказательную базу применения ИИ в работе врача и подчеркнуть, что вина ИИ переходит в рубрику вины врача, т к он не проверил и согласовал версию ИИ.
Ну, а если коротко про итог ASCO 2026 онкологи пришли к 1 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. Естественно, вы можете сказать "Так это же американцы" - и да и нет, их стандарты являются лучшими практиками в мире, поэтому нам лишь следует подождать пару месяцев и у нас начнется такая же ситуация внедрения ИИ + медицина + образование.
Но а теперь – краткий ликбез по основам.
Не забывайте про ограничения использования ИИ!
1) Никогда не доверяйте ИИ результатам! Всегда производите проверку, возможно в будущем ситуация станет лучше, но мы живем здесь и сейчас. Когда это начинается касаться вас или жизни других людей - лучше трижды проверить, нежели 1 раз пропустить и сказать - в принципе ок.
2) Ограниченность датасетов. Не забывайте пополнять данные, чем шире контекст, чем больше актуальной информации, чем чаще обновляются и изменяются данные - тем лучше будет результат. Датасеты никогда не были стабильной историей - закинул и забыл. Нет! Это подписка на обновления - хотите лучше - обновляйте чаще.
3) Конфиденциальность - используйте только обезличенную информацию. Изучайте законы в области использования ИИ, они постоянно меняются и улучшаются. Делайте предпочтения на отечественные технологии и модели. Не допускайте утечек информации и будьте бдительны!
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!