Стетоскоп или алгоритм?
Медицинское образование на рубеже эпох
Пока это зарубежная новость: с 1 ноября компания OpenAI официально запретила своему ChatGPT ставить диагноз, выписывать лекарство и анализировать снимки МРТ, КТ и рентгена вне медицинских профессиональных систем. Пользователь чата получит только настойчивую рекомендацию обратиться к дипломированному врачу.
В России пока идут дискуссии о необходимости ограничений для блогеров без соответствующего медицинского образования, дающих советы в соцсетях. Вероятно, скоро будут приняты законы, которые определят границу ответственности между интерпретациями искусственного интеллекта и дипломированного сотрудника медучреждения. Это важно, чтобы «цифровой врач» не мог навредить пациенту, прикрывшись строчкой мелким шрифтом: «Это не медицинская консультация».
Практических вопросов применения искусственного интеллекта в медобразовании коснулся Залим Балкизов, кандидат медицинских наук, генеральный секретарь ассоциации «Росмедобр», директор института подготовки специалистов медицинского образования Российской медицинской академии непрерывного профессионального образования Минздрава России. Тему доклада он сформулировал как вопрос: «Стетоскоп или алгоритм?».
— Современное медицинское образование находится на границе двух эпох: аналоговой и цифровой. С одной стороны, у нас в руках алгоритмы, большие языковые модели, носимые устройства и непрерывный поток данных. С другой — ускользающее мастерство физикального осмотра, деградация навыков, снижение способности к клиническому мышлению. Все чаще врач работает не с пациентом, а с его цифровым двойником: набором снимков, анализов и графиков. Парадокс в том, что технологии, которые должны усиливать врача, начинают вытеснять саму суть его профессии. А новые поколения студентов учатся уже в этом новом контексте. Молодежь демонстрирует гибкость и технологичность, они учатся в собственном ритме и охотно применяют искусственный интеллект. К сожалению, при этом все чаще полагаются на машинный ответ, даже если он ошибочный. Исследования фиксируют: если искусственный интеллект дал неправильную подсказку, молодой врач чаще принимает ее без критики.
По мнению Залима Закировича, выход не в запрете технологий, а в их грамотной педагогической интеграции. Учебный процесс должен формировать три ключевые компетенции: крепкие клинические навыки, цифровую грамотность и умение критически оценивать технологические решения. Этому можно и нужно учить: на кейсах с участием ИИ, с помощью симуляторов, через анализ логики выводов модели. Преподаватель уже не просто источник знаний, он наставник, тренер по мышлению, медиатор между машиной и клинической реальностью.
— Чтобы технологии усиливали врача, а не заменяли его, нужно начать с того, как мы учим будущих специалистов. Не упрощать, не заменять, а синхронизировать интеллект человека и возможности алгоритма. И, конечно, меняется роль преподавателя, который становится носителем мудрости и примером для подражания, а функции, связанные с трансляцией информации, уходят в прошлое.