Какие технологии меняют подход к медобразованию в России. Обзор

Один из цифровых образовательных инструментов представили специалисты Пензенского госуниверситета. Они собрали базу микрофотографий препаратов тканей и органов, изучаемых по дисциплине «Гистология, эмбриология, цитология». Авторы рассчитывают, что доступ к изображениям поможет студентам медицинских вузов лучше освоить практический материал курса.

В свою очередь, компания «Айкью» представила генеративную ИИ-платформу «Акнауцер 2.0» для создания, проверки и персонализации образовательного контента в системе непрерывного мед- и фармобразования. Программа индексирует информацию из профессиональных источников, осуществляет гибридный поиск и позволяет готовить учебные материалы в текстовом, презентационном, тестовом и видеоформатах. Утверждения в материалах сопровождаются ссылками на первоисточники и проходят автоматическую и экспертную проверку. Кроме того, платформа предназначена для формирования индивидуальных циклов повышения квалификации.

Параллельно с цифровыми образовательными платформами вузы развивают инструменты для практической подготовки медиков. Так, специалисты СПбГПМУ создали пособие для освоения хирургических навыков. Оно представляет собой многомодульную емкость с желеобразным содержимым, внутри которой на разной глубине размещены имитации сосудов, узлов и других анатомических образований. Замкнутая система имитирует сосуды, а по периметру контейнера установлена инфракрасная лента из теплокарбона.

Пособие позволяет многократно отрабатывать пальпацию, пункцию новообразований, манипуляции с узлами и сосудами в толще тканей под контролем УЗИ, а также венепункцию сосудов, расположенных в глубоких слоях модели. С его помощью можно тренировать дифференциальную диагностику доброкачественных и злокачественных новообразований. По замыслу специалистов, использование тренажера позволит снизить риск ятрогенных осложнений при выполнении аналогичных манипуляций на пациентах. Среди преимуществ модели были отмечены реалистичность и относительно низкая себестоимость.

Другой симулятор предназначен для обучения навыкам внутрисуставных пункций. Его разработала группа ученых Красноярского ГМУ. Модель коленного сустава, предназначенная для обучения травматологов, хирургов и ревматологов, воспроизводит костные, связочные, мышечные и другие анатомические структуры. В отличие от существующих тренажеров, она позволяет отрабатывать манипуляции с учетом разделения сустава на отдельные анатомические образования, а также оценивать правильность введения иглы и глубину ее проникновения.

Разработку уже протестировали в учебном процессе: ординаторы КрасГМУ выполняли на модели различные задания, в том числе обнаруживали и пунктировали сумку гусиной лапки. При правильном выполнении процедуры срабатывал световой индикатор. По словам разработчиков, ощущения при прокалывании кожного каркаса и прохождении иглы через имитацию мышечной ткани близки к работе с реальным пациентом.

Еще один проект для практической подготовки медиков реализовали в Самарском ГМУ. Институт инновационного развития вуза разработал виртуальный тренажер «СИМ – Сестринское дело» в линейке СИММЕД. Продукт предназначен для обучения среднего медицинского персонала и уже готов к реализации.

Обучение проходит в виртуальных помещениях, имитирующих кабинет первичного приема, терапевтическое отделение и процедурный кабинет. Текущая версия включает шесть сценариев по трем направлениям сестринской деятельности – амбулаторной помощи, уходу за пациентами в стационаре и экстренной помощи. В частности, пользователи могут отработать измерение уровня глюкозы и введение инсулина, контроль артериального давления, профилактику падений, уход за катетером Фолея и оказание помощи при анафилаксии.

Тренажер поддерживает обучающий и контрольный режимы. В первом система сопровождает пользователя подсказками и объясняет последовательность действий, во втором самостоятельно оценивает выполнение заданий и формирует чек-лист.

Помимо отдельных симуляторов, исследователи анализируют возможности более широкого внедрения ИИ в подготовку медкадров. Например, Российское общество специалистов медицинского образования опубликовало исследование, в котором рассмотрены шесть направлений применения ИИ в симуляционном обучении: виртуальные пациенты, автоматическая разработка учебных сценариев, ИИ-наставники, оценка навыков по видео и данным датчиков, поддержка разбора ошибок после симуляции, адаптивные VR-манекены и аналитика работы симуляционных центров. Авторы рассматривают эти инструменты как возможный ответ на три ограничения традиционной модели обучения: нехватку времени преподавателей для индивидуальной работы со студентами, недостаток стандартизированных пациентов для тренировки коммуникации и субъективность оценки практических навыков.

В исследовании проанализированы метаобзоры, рандомизированные испытания и пилотные проекты из нескольких стран, включая Россию, США, Китай, Италию и Швецию. В частности, приведены данные о точности моделей, классифицирующих уровень подготовки пользователей, и эффективности ИИ-инструментов для усвоения знаний и освоения навыков. Отдельно рассмотрен опыт российских вузов: по данным Сеченовского университета, после внедрения соответствующих инструментов доля оценок «отлично» выросла с 49% до 63% среди более чем 5 тысяч студентов.

Практическое развитие цифровых образовательных решений продолжается и в Первом МГМУ им. И.М. Сеченова. Ранее университет представил цифровой атлас медицинских изображений, включающий более 2 тысяч гистологических срезов, результатов ЭКГ и КТГ, фармацевтических микропрепаратов и снимков полости рта. Материалы сопровождаются аннотациями, клиническими описаниями и комментариями преподавателей, а изображения доступны для интерактивного изучения.

Наряду с развитием технологической составляющей медобразования исследователи обращают внимание на психологическую подготовку студентов. Так, ученые Тихоокеанского ГМУ изучают самодифференциацию личности как фактор формирования устойчивости будущих врачей к вторичной травматизации – психологическим последствиям регулярного соприкосновения со страданиями пациентов.

Исследователи проанализируют способность студентов разделять собственные мысли и чувства, уровень эмоциональной реактивности, склонность к эмоциональному слиянию и дистанцированию при взаимодействии с пациентами. Цель работы – определить и проверить психолого-педагогические условия, которые помогут сформировать психологическую готовность к клинической практике и снизить риск вторичной травматизации на разных этапах обучения.

В ходе выполнения проекта уже была разработана и апробирована психолого-педагогическая программа, направленная на повышение уровня самодифференциации студентов. Ожидается, что результаты исследования могут быть использованы в образовательном процессе ТГМУ, работе вузовских психологических служб и системе ДПО медработников.

Еще два проекта, касающиеся психологического состояния студентов-медиков, представили специалисты Санкт-Петербургского государственного педиатрического медицинского университета (СПбГПМУ). Ученые сформировали две базы данных: первая содержит результаты психометрической диагностики 765 первокурсников. В нее вошли сведения о личной зрелости, мотивации к обучению и адаптации в вузе, полученные с помощью трех опросников – Ю.З. Гильбуха, Т.И. Ильиной и Т.Д. Дубовицкой, а также А.В. Крылова. База предназначена для медико-социальных, статистических и психолого-педагогических исследований и не содержит персональных данных.

Вторая база сформирована по итогам анонимного анкетирования 3 410 студентов разных курсов. Она позволяет оценивать уровень тревоги и депрессии с помощью госпитальной шкалы HADS, включающей 14 вопросов. Помимо результатов анкетирования, в ней учтены факторы здоровья, которые могут влиять на тревожно-депрессивные характеристики студентов. Данные, по мнению разработчиков, могут использоваться для изучения психического состояния обучающихся и отслеживания его изменений в динамике.