- Уместно ли говорить о наметившемся сдвиге от «цифровой грамотности» к «ИИ-грамотности»?
- Да, в медицинской сфере особенно заметен сдвиг от традиционной цифровой грамотности к необходимому уровню владения искусственным интеллектом (ИИ). Современное медицинское образование требует не только знания цифровых платформ и заполнения электронных медицинских карт, но и глубокого понимания инноваций в методах диагностики и лечения, основанных на технологиях ИИ. Будущие врачи и медицинские работники должны разбираться в принципах работы диагностических алгоритмов, системах поддержки принятия клинических решений, методах интерпретации результатов исследований с использованием ИИ. Таким образом, развитие компетенции в области ИИ становится важнейшим компонентом подготовки специалистов здравоохранения, обеспечивая возможность эффективного взаимодействия с новыми технологиями и повышения качества оказания медицинской помощи.
- Требует ли развитие компетенций в области ИИ пересмотра учебного плана или изменения содержания уже читаемых дисциплин?
- Безусловно, необходимо разрабатывать компетенции в области искусственного интеллекта. В нашем вузе этим занимаются сотрудники кафедры клинической инженерии и технологий искусственного интеллекта. Поскольку технологии ИИ стремительно внедряются во многие сферы медицины – диагностику, лечение, управление качеством медпомощи, эпидемиологию и медицинскую информатику, медицинское образование уже сегодня адаптируется, предлагая студентам актуальные учебные материалы и практические задания. Например, будущие клинические инженеры должны освоить методы разработки и тестирования алгоритмов машинного обучения применительно к медицинским данным, учиться интерпретировать результаты компьютерного анализа изображений и сигналов организма, овладевать навыками проектирования и эксплуатации умных устройств мониторинга здоровья. Одновременно учебная программа должна включать обсуждение этических и юридических аспектов использования ИИ в здравоохранении, изучение вопросов информационной безопасности и защиты персональных данных пациентов. Такой подход позволит выпускникам нового профиля стать востребованными специалистами, способными эффективно интегрировать передовые технологии в свою практику и способствовать развитию отрасли.
- Насколько текущая подготовка преподавателей позволяет им развивать компетентность студентов в ИИ на должном уровне?
- Сегодня мы наблюдаем активное включение преподавателей, даже тех, кто получил свое образование задолго до появления массовых ИИ-технологий, в процесс освоения и передачи знаний в области искусственного интеллекта. Благодаря своим профессиональным качествам и стремлению постоянно совершенствоваться, многие преподаватели успешно осваивают современные направления, совершенствуя знания на курсах повышения квалификации, тематических конференциях и стажировках. Они учатся применять технологии ИИ в своей практике, разрабатывают инновационные образовательные подходы и интегрируют их в традиционные дисциплины. Преподавательские коллективы принимают участие в программах переподготовки, направленных на получение практических навыков работы с современными инструментами и методами обучения. Именно благодаря таким усилиям университеты получают возможность готовить высококвалифицированных специалистов, обладающих глубокими знаниями и уверенными навыками в применении ИИ-технологий. Такой подход помогает сохранить высокий уровень подготовки студентов и поддерживать конкурентоспособность вуза на рынке труда будущего.
- Имеет ли место определенное недоверие со стороны преподавательского сообщества к обучению ИИ-технологиям?
- Среди части преподавательского сообщества наблюдается определённое недоверие к обучению технологиям искусственного интеллекта, обусловленное отсутствием личного опыта работы с такими технологиями, страхом потери авторитета профессионала, необходимостью дополнительной нагрузки и непониманием реальной пользы от их включения в учебный процесс. Однако постепенная адаптация через курсы повышения квалификации, совместные научные исследования и разработка новых учебных программ способствуют снижению уровня скептицизма и формируют основу для продуктивного использования ИИ в современном образовательном процессе.
Высказанные предложения нашли поддержку среди большинства участников школы – методистов, деканов и проректоров высших учебных заведении РФ. Дополнительно Валерий Загребин поделился своим педагогическим опытом и рассказал о разрабатываемом программном модуле машинного обучения в гистологической практике, который поможет специалистам в описании и оценке микропрепаратов с использованием Big Data, подчеркнув использование современных технологий в ВолгГМУ во время большой цифровой трансформации в университетах страны.
В.Л. Загребин, заведующий кафедрой гистологии, эмбриологии, цитологии