Новый метод, разработанный молодыми учеными Сеченовского Университета, будут использовать при подготовке молодых врачей.
Молодые ученые Первого МГМУ разработали новый метод применения ИИ в образовании, основанный на сократическом подходе. С помощью определенной последовательности вопросов, которые задает ИИ по виртуальному микропрепарату (тонкому срезу ткани, помещенному на предметное стекло для рассмотрения под микроскопом), студенты самостоятельно учатся распознавать различные патологические процессы и диагностировать заболевания. Будущим врачам новый метод даст возможность изучать морфологические дисциплины и готовиться к экзаменам в максимально удобном формате чата, а преподавателям – выделять больше времени для разбора со студентами сложных клинических случаев.
Метод Сократа, то есть форма аргументированного диалога, основанная на вопросах и ответах, может стать новым стандартом применения искусственного интеллекта в образовании, считает автор проекта, студентка 4 курса, стажер-исследователь Института стоматологии им. Е.В. Боровского Первого МГМУ, генеральный директор университетского стартапа «Архитектоника» Дарья Арчакова. Метод не требует дорогостоящего дообучения моделей. Для его использования преподавателям достаточно создать референсную базу знаний по узкой теме, а программистам разработать архитектуру, в которой языковая модель обращается к проверенной информации и задает уникальные вопросы по микропрепарату студенту. В перспективе это позволит автоматизировать образование, освободив преподавателям больше времени для персонального обучения будущих врачей.
«До нас очень многие команды разработчиков пытались обучить искусственный интеллект отвечать на вопросы студентов. Но генеративный ИИ галлюцинирует и склонен выдавать заведомо ложные ответы. Поэтому до сих его не внедряли в образовательный процесс, тем более, в обучение будущих врачей. Наш метод позволил обойти эти ограничения и поставить искусственный интеллект на службу студентам и преподавателям».
Уже сегодня референсная коллекция Института клинической морфологии и цифровой патологии, которую использует ИИ для ведения диалога со студентами, включает более 200 виртуальных микропрепаратов в норме и патологии, и более 2 тысяч аннотаций к ним. Все снимки доступны в сверхвысоком качестве Ultra HD 4K. До конца года команда проекта планирует увеличить коллекцию цифровых изображений микропрепаратов до 500.
Технология обучения с помощью ИИ выглядит так: студент изучает на мониторе компьютера или планшета цифровое изображение микропрепарата. Его помощник – искусственный интеллект – в определенном порядке задает вопросы по виртуальному слайду. Последовательно отвечая на них, студент развивает клиническое мышление и учится диагностировать заболевания.
«Цифровые технологии и искусственный интеллект – это уже не будущее, это реальность современной медицины, современного здравоохранения, а в связи с этим меняется и образование, образовательные программы, методы преподавания, – рассказывает научный руководитель проекта, проректор по научной деятельности Сеченовского Университета, директор Института клинической морфологии и цифровой патологии, д.м.н., профессор Татьяна Демура. – Сейчас мы активно используем электронные учебные пособия, а также такие разработки, как «Виртуальный пациент». В отношении морфологических дисциплин, помимо теоретических знаний, также нужно осваивать и практические навыки – уметь ориентироваться в микропрепаратах, в гистосканах. С помощью технологий искусственного интеллекта студенты теперь могут обучаться распознавать в них различные патологические процессы».
Уже в начале 2025 года новый метод применения ИИ, формирующий клиническое мышление с помощью сократовского диалога и глубинного опроса студентов, протестируют на образовательной платформе Института клинической морфологии и цифровой патологии Сеченовского Университета. Результаты научного исследования будут представлены на международной образовательной конференции в 2025 году.
Автор метода Дарья Арчакова стала победителем конкурса «ИИ для молодежи: наука, образование, здоровье» в номинации «образование», проведенного МГУ имени М.В. Ломоносова. Ее стартап также вошел в топ-100 третьего потока международного акселератора «Академия инноваторов» и в топ-50 лучших российских университетских стартапов 2024 года.
Читайте материал в сетевом издании «Учительская газета».