19 подписчиков

ИТ в медобразовании: от медицинских статистиков к data science

По следам пресс-завтрака Яндекс.

Перспективы развития здравоохранения сегодня связывают с данными, ИТ и ИИ - от систем поддержки принятия врачебных решений до цифрового двойника пациента и больших языковых моделей.

Следовательно, врач должен обладать компетенциями в области применения этих систем, критического понимания их ограничений. Но на практике массовая подготовка таких кадров для медицинских университетов является нетривиальной задачей, для решения которой нужны ответы на три вопроса:

• Какие образовательные цели закладывать в программу лечебного дела, педиатрии, стоматологии с учетом только зарождающегося цифрового здравоохранения и выхода на рынок таких специалистов через 6-8 лет?

• Кто будет учить? ИТ подготовка требует квалифицированных преподавателей-практиков с высокой стоимостью на рынке труда. Важно: в данном посте мы не берем в расчет проект «Цифровые кафедры» в Приоритете.

• На каких задачах и как учить? Очевидно, что нужен переход от банального обучения работы в МИСах (что тоже важно) к прикладным задачам, а значит нужны собственные данные/разработки и постановщики задач из реального сектора.

Вывод: задача не решается отдельной кафедрой, задача решается экосистемой, в которой массовая подготовка будет лишь частью.

Что делаем мы:

1. Вовлекаем в профессию с 8 класса и формируем образ современного врача, у которого ИТ - это сквозная неотъемлемая компетенция, а не опция по желанию. В нашем цифровом предуниверсариуме «Медкласс» выделен трек ИТ-медицина, курсы которого пользуются популярностью у школьников (подписаны более 25% пользователей). Например, на курс «Data Science в лабораторной диагностике» подписан каждый десятый пользователь платформы

2. Включили в образовательную программу всех факультетов дисциплины и практики, необходимые для получения технологических компетенций. В их числе — модули по цифровым технологиям в медицине, программированию, биоинформатике, управлению базами данных, менеджменту качества и технологическому предпринимательству, медицинской и биоэтике, а также профессиональный английский язык

3. Создаем культуру и инфраструктуру открытых данных и разработки медицинских технологий: русскоязычный репозиторий клинических данных открыт для проектной деятельности студентов и выполнения дипломных работ, научно-технологический центр «Цифровая медицина и киберфизика» работает в составе факультета и на площадях факультета, проектные аудитории для конструирования и прототипирования, цифровые коворкинги и др.

4. Дружим и сотрудничаем с гигантами и лидерами отрасли - сегодня главный для нас - Яндекс. Модули Яндекса усиливают программу практическими дисциплинами Python, JavaScript, бэкенд на Django, работа с API-сервисами, объектно-ориентированное программирование, управление серверной инфраструктурой и др. Также Яндекс повышает квалификацию преподавателей университетов-партнеров по интерактивным методикам в ИТ-дисциплинах. Проектируем лабораторию биоинформатики со Сбером

5. Все это позволяет нам начать пересобирать направление - медицинская кибернетика для ликвидации разрыва между трудовой функцией - в пределе медицинская статистика и вызовами отрасли - Data Science в медицине, биомедицинской инженерией, компьютерным моделированием, биоинформатикой. Что позволит готовить медицинских инженеров, развивающих отрасль.

#медобразование

#сибмедкейс

2 минуты

5 сентября