Подготовка медицинских кадров к работе с искусственным интеллектом: вызовы, методы и перспективы

Аннотация

Широкое внедрение возможностей искусственного интеллекта (ИИ) в систему здравоохранения создает новые требования и условия для подготовки медицинских кадров. Статья посвящена изучению современных вызовов, аспектов методологии и перспектив обучения специалистов для успешной работы с ИИ-технологиями. Данное исследование содержит разбор наиболее актуальных для применения ИИ-систем направлений, анализ требований к компетенциям специалистов, нововведений в образовательном процессе и этические аспекты. Особое внимание уделяется формированию доверия к новым технологиям, преодолению многолетних организационных барьеров и созданию современных обучающих программ. Результаты исследования показывают важность системного подхода к подготовке кадров с учетом технического образования, критического мышления и этико-психологической подготовки.

Литература

Bidenko N.V., Stuchynska N.V., Palamarchuk Y.V., et al. Integrating artificial intelligence in healthcare practice: challenges and future prospects // WiadLek. 2025. Vol. 78. № 5. P. 1199–1205. DOI: 10.36740/WLek/205397

Bitkina O.V., Park J., Kim H.K. Application of artifi cial intelligence in medical technologies: A systematic review of main trends // Digit Health. 2023. № 3. P. 20552076231189331. DOI:10.1177/20552076231189331

da Silva R.G.L. Th e advancement of artifi cial intelligence in biomedical research and health innovation: challenges and opportunities in emerging economies // Global Health. 2024. Vol. 20. P. 1–19. DOI: 10.1186/s12992-024-01049-5

Gordon M., Daniel M., Ajiboye A., et al. A scoping review of artifi cial intelligence in medical education: BEME Guide No. 84 // Med Teach. 2024. Vol. 46. № 4. P. 446–470. DOI:10.1080/0142159X.2024.2314198

Ng F.Y.C., Thirunavukarasu A.J., Cheng H., Tan T.F., et al. Artificial intelligence education: An evidence-based medicine approach for consumers, translators, and developers // Cell Rep Med. 2023. Vol. 4. № 10. DOI: 10.1016/j.xcrm.2023.101230

Pohn B., Mehnen L., Fitzek S., et al. Integrating artifi cial intelligence into preclinical medical education: challenges, opportunities, and recommendations // Front Educ. 2025. № 10.

Quinn T.P., Senadeera M., Jacobs S., Coghlan S., et al. Trust and medical AI: the challenges we face and the expertise needed to overcome them // J Am Med Inform Assoc. 2021. Vol. 28. № 4. P. 890–894. DOI: 10.1093/jamia/ocaa268

Saroha S. Artificial Intelligence in Medical Education: Promise, Pitfalls, and Practical Approaches // AdvMedEducPract. 2025. № 10. P. 123–135.

Tucci V., Saary J., Doyle T.E. Factors influencing trust in medical artificial intelligence for healthcare professionals: a narrative review // J Med ArtifIntell. 2023. Vol. 6. P. 1–15. DOI: 10.21037/jmai-21-25

Quinn T.P., Senadeera M., Jacobs S., Coghlan S., et al. Trust and medical AI: the challenges we face and the expertise needed to overcome them // J Am Med Inform Assoc. 2021. Vol. 28. № 4. P. 890–894. DOI: 10.1093/jamia/ocaa268

Weidener L., Fischer M. Artificial Intelligence in Medicine: Cross-Sectional Study Among Medical Students on Application, Education, and Ethical Aspects // JMIRMedEduc. 2024. № 10. P. e51247. DOI: 10.2196/51247