Перспективы использования модели искусственного интеллекта в качестве образовательной платформы для обучения микробиологов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постановка проблемы. Технология искусственного интеллекта (ИИ) обладает широким потенциалом в различных областях медицины, в том числе и в микробиологии. Однако в настоящее время ИИ и образовательные платформы с его использованием применяются недостаточно. Актуальным является решение проблемы оптимизации существующих методов подготовки микробиологов в вузе при помощи ИИ, чтобы сделать процесс обучения студентов более эффективным, персонализированным и глубоким. Методология. Проанализированы российские и зарубежные исследования, посвященные применению ИИ в медицине и в медицинском образовании, проведено моделирование подходов к подготовке микробиологов - качественного проведения лабораторных исследований, основанных на использовании ИИ. Авторы применяли передовые методы машинного обучения, включая алгоритмы сегментации и кластеризации для обработки изображений микробиологических образцов. Результаты . Разработан и внедрен учебный курс «Применение искусственного интеллекта в микробиологической практике» для слушателей программ ДПО и студентов - будущих микробиологов с целью вооружить их знаниями и практическими умениями по интеграции описываемой технологии в процесс анализа микробиологических образцов. Предложены теоретические и практические подходы к проведению занятия в лаборатории, приемы подготовки образцов и создания масок с помощью ИИ. Внедрение учебного курса показало высокую готовность обучающихся к работе с ИИ, актуальность предложенных образовательных материалов и возможность их применения на практике в широком спектре лабораторных исследований. Заключение . Разработанный и описанный учебный курс для подготовки слушателей системы ДПО и студентов - будущих микробиологов - перспективная основа для обучения в рамках качественного изменения практических исследований в микробиологических лабораториях, проводимых с использованием ИИ.

Об авторах

Павел Николаевич Филиппов

Московский научно-практический центр лабораторных исследований, Департамент здравоохранения г. Москвы

Email: FilippovPN@dcli.ru
ORCID iD: 0009-0001-3613-0558

врач-бактериолог, заведующий лабораторным центром

Российская Федерация, 115580, Москва, Ореховый бульвар, д. 49, корп. 1

Андрей Григорьевич Комаров

Московский научно-практический центр лабораторных исследований, Департамент здравоохранения г. Москвы

Email: KomarovAG@dcli.ru
ORCID iD: 0009-0000-8597-7125
SPIN-код: 8442-5834

главный внештатный специалист по клинической лабораторной диагностике

Российская Федерация, 115580, Москва, Ореховый бульвар, д. 49, корп. 1

Константин Михайлович Лобастов

ООО «ТРЕТИС»

Email: KomarovAG@dcli.ru
ORCID iD: 0009-0009-0089-1388

генеральный директор

Российская Федерация, 125315, Москва, Ленинградский пр., д. 80б, корп. 3, помещ. 14/т

Рустам Альбертович Хакимов

ООО «ТРЕТИС»

Email: rabotarystam@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0384-882X

технический руководитель

Российская Федерация, 125315, Москва, Ленинградский пр., д. 80б, корп. 3, помещ. 14/т

Василий Викторович Шевцов

Российский университет дружбы народов

Email: shevtsov-vv@rudn.ru
ORCID iD: 0009-0002-1624-9823

директор Департамента технологических и информационных ресурсов, Дирекция по цифровизации

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Наталья Александровна Усова

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: usova_na@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0002-1728-7736
SPIN-код: 8658-2032

кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры информационных технологий, Институт непрерывного образования и сравнительной политики

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Список литературы

  1. Manannikov AO, Gaev LV. Use of artificial intelligence technologies in medicine: modern approaches and prospects. Trends in the Development of Science and Education. 2024;(111-8):58–61. (In Russ.) EDN: DSHYSZ
  2. Sousova IV, Paskar’ SS, Shipulin NA, Bogomolova MV, Sousova EV. Uses of artifical intelligence in medicine: literature review and description of a clinical case. Hospital Medicine: Science and Practice. 2025;8(1):64–72. (In Russ.) EDN: GXRLKB
  3. Gilmanov RA, Akhmetov IV. Verification and accessibility of data for teaching models of artificial intelligence in medicine. Modern Scientific Research and Innovations. 2025;(3). (In Russ.) EDN: ZUYUGY
  4. Baiturganov TM, Aitkozhin GK, Zhunusova LE, et al. The use of artificial intelligence in the patient-centered online system Saubol in preventive medicine in Kazakhstan: a literature review. Vestnik Nauki i Tvorchestva = Bulletin of Science and Creativity. 2023;(8):20–27. (In Russ.) EDN: WKSRHJ
  5. Avacheva TG, Milovanova OA, Krivushin AA, Prohina SA. Features of teaching artificial intelligence within higher medical education programs. Russian Journal for Personalized Medicine. 2025;5(2):154–165. (In Russ.) https://doi.org/10.18705/2782-3806-2025-5-2154-165 EDN: XPGBFE
  6. Khudik VA. The role of artificial intelligence in optimizing the educational process at a medical university. Bulletin of the St. Petersburg Research Institute of Pedagogy and Psychology of Higher Education. 2025;(1):5–18. (In Russ.) EDN: MRATIJ
  7. Bessa LJ, Shaaban M, Aminov R. Editorial: insights in antimicrobials, resistance & chemotherapy: 2022. Frontiers in Microbiology. 2023;14. https://doi.org/10.3389/fmicb.2023.1310156
  8. Lakbar I, Singer M, Leone M. 2030: will we still need our microbiologist? Intensive Care Medicine. 2023;49:1232–1234. https://doi.org/10.1007/s00134-023-07186-6
  9. Antonios K, Croxatto A, Culbreath K. Current state of laboratory automation in clinical microbiology laboratory. Clinical Chemistry. 2022;68(1):99–114. https://doi.org/10.1093/clinchem/hvab242
  10. Tran K N, Albahra S, May L, et al. Evolving applications of artificial intelligence and machine learning in infectious diseases testing. Clinical Chemistry. 2022;68(1):125–133. https://doi.org/10.1093/clinchem/hvab239
  11. Ahsan Z. Integrating artificial intelligence into medical education: a narrative systematic review of current applications, challenges, and future directions. BMC Medical Education. 2025;25:1187. https://doi.org/10.1186/s12909-025-07744-0
  12. Arnaout R. Machine learning in clinical pathology: seeing the forest for the trees. Clinical Chemistry. 2018;64(11):1553–1554. https://doi.org/10.1373/clinchem.2018.295121
  13. Alekseeva MG, Zubov AI, Novikov MYu. Artificial intelligence in medicine. International Research Journal. 2022;(7):10–13. (In Russ.) https://doi.org/10.23670/IRJ.2022.121.7.038
  14. Bryantseva OV. Main directions and problems of implementation of artificial intelligence technologies in medicine. Saratov State Law Academy Bulletin. 2024;(3):118–121. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2227-7315-2024-3-118-121 EDN: FVIBPX
  15. Senatov AV, Senatov YuA. The development of artificial intelligence in medicine: problems and directions of use. Social Relations. 2024;(2):85–94. (In Russ.) EDN: DTQDKF

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».