Чему и как должен учиться врач-кардиолог в эпоху искусственного интеллекта? Мнение по проблеме

Интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) в кардиологию продемонстрировала значительный потенциал в улучшении диагностики, прогнозирования, мониторинга состояния пациентов, планировании лечения, разработки лекарственных препаратов, персонализированном подходе к профилактике и лечению [1-3]. Становится ясно, что активное внедрение ИИ обладает потенциалом радикально трансформировать сердечно-сосудистую медицину в целом [4][5]. При этом уже сейчас видны проблемы, связанные с необходимостью изменения компетенций врача-кардиолога, и есть понимание, что стремительное развитие ИИ обуславливает необходимость значительных изменений в подготовке врачей на всех этапах. Кардиология стала одной из первых областей, где ИИ стал активно применяться [6], и проблемы, которые касаются врачей-кардиологов, в основном являются универсальными для медицинского образования и важны для врачей многих специальностей.

Мощные информационные возможности технологий ИИ в современном медицинском образовании предоставляют значительные ресурсы для получения знаний и эффективные инструменты для их контроля, способствуют ускорению процесса усвоения информации и расширяют сферу медицинского образования [7-9]. Анализ рандомизированных исследований сравнения эффективности использования ИИ с традиционными методиками в медицинском образовании [10] показал, что теоретические знания, полученные с помощью разных методов обучения, сопоставимы, при этом есть значимые преимущества подходов, основанных на ИИ, в развитии практических навыков у студентов, в частности в кардиологии. Последнее недвусмысленно указывает на необходимость интеграции ИИ в медицинские учебные программы. По данным кросс-секционного опроса, студенты-медики из 48 стран позитивно относятся к применению ИИ в медицине и весьма заинтересованы в расширении своих образовательных возможностей в этой области [11]. Нельзя не отметить, что внедрение технологий ИИ в образование поглощает все больше ресурсов, и по прогнозам мировой рынок ИИ в сфере образования вырастет с 4,8 млрд долларов США в 2024г до 75 млрд долларов США к 2033г¹. При этом, несмотря на огромный потенциал и масштаб проблемы, отсутствует единое понимание возможностей ИИ в подготовке врача, и врача-кардиолога, в частности, также нет консенсуса по направлениям развития этого направления.

Методология исследования

В нарративном обзоре мы попытались проанализировать новые требования к содержанию и методам современного медицинского образования с учетом наступления "эпохи ИИ". Поиск литературы был проведён в базах данных PubMed, Scopus, Web of Science, Google Scholar, ERIC, E-Library. Проводился запрос по следующим ключевым словам на русском языке: "искусственный интеллект", "генеративный искусственный интеллект", "экспертные системы", "большие языковые модели", "медицинское образование", "образование в сфере здравоохранения", "сердечно-сосудистые заболевания", "студенты-медики", "оценка студентов", и аналогичным выражениям на английском языке: "artificial intelligence", "generative artificial intelligence", "expert systems", "large language models", "medical education", "health professions education", "cardiovascular diseases", "medical students", "student assessment". В анализ были включены данные с 2015г по январь 2026г, просмотрено и проанализировано 268 публикаций, из них отобраны 48 публикаций. В этой статье не рассматриваются многие практические проблемы интеграции ИИ в медицинское образование, в т.ч. кадровые, организационные, юридические, финансовые и ресурсные [12], которые нуждаются в отдельном подробном анализе.

Результаты

Новые проблемы и задачи в обучении врача-кардиолога, связанные с ИИ

Как показал проведенный анализ, становится все более очевидным, что с развитием ИИ в области медицины возникает необходимость существенно переосмыслить подходы к подготовке врача-кардиолога и медицинскому образованию в целом [7]. Выделим лишь несколько дополнительных предпосылок к этому. Итак, ИИ сдает врачебные экзамены, в т.ч. по кардиологии, не хуже людей уже сейчас [13-15]. ИИ не хуже, чем специалисты, составляет тесты с вариантами ответов к медицинским экзаменам [7][16]. Исходя только из этого, возникает ряд вопросов. Насколько современные экзамены действительно тестируют способности человека работать врачом, а их результаты отражают необходимые именно врачу-кардиологу, а не ИИ, компетенции? Необходимо ли выделять специфические различия между врачом и ИИ, систематизировать их и использовать в образовании?

Кроме того, ряд реальных практических задач ИИ решает, как минимум, уже не хуже, а в ряде случаев лучше врача [17]. Последнее касается диагностики аритмий, сердечной недостаточности, острого коронарного синдрома, прогнозирования госпитализаций, внезапной сердечной смерти [18]. Причем это относится не только к анализу сигналов и изображения, но и к использованию ИИ данных обычных медицинских карт [19], а также и непосредственного общения с больным [19][20]. Указанные способности развиваются у ИИ в геометрической прогрессии, дефекты работы ИИ выявляются² и устраняются, и полагать, что ИИ в медицине — просто новый инструмент, облегчающий работу кардиолога, вряд ли разумно.

В этой связи также возникают некоторые вопросы. Целесообразно ли кардиолога учить тому, что ИИ знает и умеет лучше людей, а будет знать и уметь еще лучше? Если менять содержание образования, то как? В каких аспектах медицинской деятельности у врача есть основания сохранить превосходства, которые нуждаются в усиленном развитии? Как установить баланс между преимуществами и рисками применения ИИ в обучении и оценивании врачебных знаний? Как сохранить лучшее от "классического" образования и одновременно готовить студентов и врачей к вызовам эпохи ИИ? Необходимо ли менять парадигму медицинского образования и как? Если вышеизложенное упростить, то можно выделить два основных вопроса: "Как учить?", "Чему учить?".

Вот несколько аспектов, которые стоит учитывать при попытках хотя бы отчасти ответить на эти вопросы. Становится очевидным, что интеграция ИИ в образование, вероятно, должна пойти дальше использования ИИ как источника знаний и как инструмента автоматизации рутинной работы [7][21]. В подготовке к работе с использованием ИИ для развития навыков общения и сотрудничества с ИИ первым шагом, очевидно, должно быть совместное развитие грамотности в области ИИ, как среди студентов и врачей, так и преподавателей [7][22]. Далее целесообразно интегрировать ИИ в учебный процесс таким образом, чтобы начать обучение студентов использованию ИИ в клинической практике и интерпретации результатов, предоставляемых ИИ, а также принятию обоснованных решений на основе этих данных [22]. И это лишь общие направления.

Также вполне очевидно, что в повседневном учебном процессе необходимо делать акцент на клинические сценарии, где врач дополняет ИИ, проводить специальные занятия по совместной работе с ИИ на клинических кафедрах, внедрять симуляторы с ИИ в обучение [23]. Например: клинические задачи, кейсы и т.п. должны содержать в себе компоненты использования ИИ. Все это позволит врачу быть более способным к управлению "гибридным" интеллектом (синергия человеческого и искусственного). Это наиболее простой и очевидный компонент модификации обучения студентов и врачей в эпоху ИИ [24][25].

Компетенции врача-кардиолога и ИИ

Одним из ключевых аспектов врачебной деятельности, а значит и образования, может стать развитие критического мышления, а также способностей анализа на основе информации, предоставляемой ИИ [22][26]. Здесь нельзя не отметить необходимость значительного увеличения в медицинском образовании доли целенаправленного обучения критическому мышлению и методологии принятия клинических решений. При этом в настоящее время нередко клинические и теоретические кафедры стимулируют студентов в основном к запоминанию и механическому воспроизведению информации [27]. Вероятно, назрела необходимость сокращения часов на заучивание информации (например, дозы препаратов, названия симптомов и т.п.), которую ИИ обрабатывает идеально.

В этой связи представляется необходимым интеграция преподавания основ логики с преподаванием клинических дисциплин, включая не только формальную, но и неформальную логику, а также элементы "нечеткой" логики. Представляются важными такие навыки формальной и прикладной логики, как причинно-следственный анализ (установление корректных связей между событиями), методы установления диагноза, в т.ч. метод сравнения (с эталонными клиническими случаями), метод исключения (дифференциальная диагностика), алгоритмическое мышление [7][28]. Неменьшее значение имеют навыки неформальной (содержательной) логики. Это анализ и синтез информации (построение целостной картины из разрозненных данных), формулировка клинических вопросов и рабочих гипотез, анализ аргументов и выявление логических ошибок (например, поспешного обобщения, ложной причины), распознавание когнитивных предубеждений (предвзятости), влияющих на суждения и принятие решений [7]. Все это позволит обучающимся лучше усвоить байесовский подход в диагностике и принципы доказательной медицины, как основу принятия клинических решений [29].

Как показывает наш опыт, и следует из взаимодействия с коллегами из других университетов, перечисленные подходы нередко используются на клинических кафедрах при обучении студентов и врачей работе с пациентом. К сожалению, чаще всего это происходит без указания на используемые стандартные логические операции, что делает клинические компетенции менее осознанными и качественными. Также, к сожалению, элементы логики если и преподаются на теоретических кафедрах, то только на первых курсах университета, в отрыве от клинических проблем [30].

Необходимо отметить, что все перечисленные элементы логики включаются в обучение самих систем ИИ [7][31], и в этом контексте врачи-кардиологи должны стремиться, как минимум, быть не хуже ИИ для успешного с ним взаимодействия. Очевидно, и обучение интерпретируемости ИИ (explainable AI) также нельзя игнорировать в современном медицинском образовании, т.е. необходимо прививать студентам и врачам навыки понимания того, как ИИ пришел к определенному выводу — даже на базовом уровне [32]. Перечисленные подходы частично используются вне медицины [24][33], поскольку проблема носит почти универсальный характер.

Профилактика формирования эффекта деградации навыков в практике врача и обучении

Кроме развития навыков понимания нечеткости медицинских данных и критической оценки рекомендаций ИИ, не менее важным уже при обучении в университете является начало противодействия "эффекту деградации навыков" врача при работе с ИИ. Оказалось, что при постоянном использовании ИИ для анализа рентгеновских снимков, компьютерной томографии, магнитно-резонансной томографии, результатов эндоскопии, врачи постепенно теряют способность к самостоятельной диагностике, особенно в сложных или неоднозначных случаях [34][35].

Этот эффект, выявленный у врачей, занимающихся анализом изображений с участием ИИ, несомненно может коснуться кардиологов, как и представителей многих других медицинских специальностей, и стать серьезным фактором риска постепенной замены врачей на ИИ. Даже у студентов чрезмерная зависимость от ИИ может привести к умственной инертности, ослаблению навыков критического мышления и проблемам с академической честностью [36][37]. Осознание этого и разработка предупреждающих мер, в т.ч. на уровне образования в высших учебных заведениях — одна из немаловажных проблем современности. Именно в университете формируется профессиональная идентичность, критическое мышление и отношение к технологиям. Студенты и ординаторы только учатся доверять себе, и, если с самого начала они будут полагаться на ИИ как на "авторитет", сформируется неправильная когнитивная иерархия. Кроме того, университет — одно из немногих мест, где можно системно внедрить методы первичного противодействия "эффекту деградации", в т.ч. такие как "критическое ИИ-мышление", режим "ИИ-отключенного", симуляции с "ошибочным ИИ" в обучении, и особенно в работе с больным. Не менее актуально и, на наш взгляд обязательно, формирование "второго мнения" как нормы. Последнее, вероятнее всего, крайне необходимо на уровне постдипломного обучения. Подобные и другие уже упомянутые подходы могут эффективно компенсировать недостатки работы с ИИ и помочь студентам-медикам сохранить и улучшить свои навыки критического мышления и решения сложных проблем³.

Общение кардиолог-пациент-ИИ: этические и религиозные аспекты

Нельзя исключить, что конкуренция с ИИ в области обработки и анализа медицинских данных скоро будет почти невозможна, т.к. ИИ делает это все быстрее и точнее. Ролью врача в этом контексте в лучшем случае будет контроль или сотрудничество с ИИ. Для того, чтобы сохранить свою значимость врачи могут развивать уникальные, незаменимые ИИ навыки, такие как эмпатия, межличностное общение и принятие решений в сложных этических ситуациях. Но нельзя не отметить, что ИИ также осваивает часть этих способностей, и обучается учитывать психологию человека не хуже среднестатистического современного врача. Более того, способность современных чат-ботов управлять эмоциональным состоянием пациентов может вызвать зависимость [38] как пациента, так и врача и усилить тренд к замене человеческих отношений и снижению социализации. Следовательно, это может повлиять на взаимоотношения пациента и врача, в т.ч. и на обращаемость, приверженность назначениям и т.д. Эта потенциальная угроза должна быть учтена, и врач обязан обладать навыками работы в таких условиях, а способности межличностного общения будут оставаться критически важными, и их значение, очевидно, будет нарастать на фоне "цифровизации". Следовательно, тем более следует более активно развивать указанные способности в процессе подготовки кардиолога наряду с развитием метакогнитивных навыков: умением формулировать запросы к ИИ, проверять его выводы через призму биопсихосоциальной модели пациента [39].

Актуальность систематизации программ преподаваемой в рамках медицинского образования этики [40] не вызывает сомнений. Необходимо также ввести изучение этических проблем, связанных с использованием ИИ в медицине, включая проблемы конфиденциальности данных, ответственности за ошибки и т.п., вероятно, на уровне постдипломного обучения.

Актуализируя медицинское образование нельзя игнорировать и духовную составляющую взаимоотношения врач-пациент. Это именно тот компонент, где ИИ не может конкурировать с человеком. Здесь следует отметить, что по данным ВЦИОМ, в 2025г 83% россиян считают себя верующими, из них 67% — православными⁴, в Европе христианство исповедуют 72,23% населения, ислам — 6,81%⁵. Религиозность не может не влиять многообразно на взаимоотношения врача и пациента в эпоху ИИ. Даже на довольно простом уровне. Например, уже сейчас средний показатель отказов пациентов от лечения — 33,2%, а у воцерковленных — 52,4%⁶. В этой связи не следует забывать, что в основе профессии врача лежат библейские добродетели: любовь и служение ближнему, предотвращение и облегчение человеческих страданий. Все основные религии разделяют эти моменты, которые находятся в основе фундаментальных принципов медицинской этики. Особенно это актуально в кардиологии. Не случайно слово "сердце" упоминается в Священном Писании около 750 раз, а известный математик и философ Блез Паскаль (1623-1662) писал: "Бог является сердцу, а не рассудку" [41]. Профессор В. Ф. Войно-Ясенецкий, как и Паскаль, считал, что "Сердце есть орган высшего познания, орган общения с Богом…" [42]. Представляется, что преподаваемый в школе предмет "Основы религиозных культур и светской этики" может найти продолжение в медицинском университете, в т.ч. с целью усиления роли врача в кооперации врач-пациент-ИИ.

Преподавание и оценка медицинских знаний. Роль ИИ

Оценка знаний — одна из ключевых составляющих медицинского образования. Тестирование знаний и умений по традиционным методикам признается устаревшим в большинстве стран. Тесты с несколькими вариантами ответов, написание рефератов (эссе) и традиционные письменные задания по работе с больными, отнюдь не всегда позволяют в полной мере оценить компетенции, необходимые современному врачу. Технологии ИИ меняют методологию оценивания студентов, предлагая новые возможности для повышения эффективности и персонализации на различных этапах процесса [7][43][44]. Что касается удельной роли ИИ в процессе преподавания и тестирования, то на данном этапе ведущая роль человека пока несомненна, однако не исключено постепенное увеличение значения ИИ [7]. Пределы этого пока не ясны. В целом, очевидно, что в эру ИИ должен измениться формат оценивания: традиционные подходы будут уступать место экзаменам и практическим обсуждениям, построенным по принципиально новой форме⁷. Крайне важна замена оценки результата размышлений обучающегося на оценку "процесса", например, этапов постановки диагноза и назначения лечения.

Нельзя не остановиться на важной попытке систематизировать изменения процесса оценивания студентов-медиков в эпоху ИИ создания и на основании этого "дорожной карты" развития для медицинского образования. Rezaei-Zadeh M и Cerbin-Koczorowska M в своем обзоре [45] выдели семь основных "мегавозможностей", затрагивающих различные аспекты оценивания в медицинском образовании: персонализированное обучение и адаптивная оценка, автоматизированная обратная связь и оценка, оценка на основе моделирования, оценка компетенций и навыков, аналитика на основе данных и совершенствование учебных программ, повышение концентрации, оценка эффективности и тайм-менеджмента, долгосрочная оценка и развитие. Каждая мегавозможность представляет собой относительно широкую область, в которой технологии ИИ меняют практику оценивания в медицинском образовании. С помощью метода интерпретативного структурного моделирования (Interpretive Structural Modelling, ISM) были изучены причинно-следственные связи между этими мегавозможностями, что позволило создать сложную сеть взаимосвязей, определяющих их эффекты. Подчеркивается ключевая роль двух мегавозможностей: "автоматизированной обратной связи и оценки" и "аналитики на основе данных и совершенствования учебных программ" как основополагающих факторов, оказывающих значительное влияние на другие области. Авторы концепции отмечают, что представленная ими дорожная карта не является жестким предписывающим решением. Скорее, это гибкая структура, которая может развиваться по мере совершенствования ИИ, педагогической теории и образовательных технологий.

Как видно из изложенного материала, существует множество сложных, требующих значительных материальных и интеллектуальных ресурсов, и крайне необходимых в эпоху ИИ преобразований процесса подготовки кардиолога и медицинского образования в целом. Время на их осуществление весьма ограничено. Представляется, что оптимальным путем решения этой проблемы будет широкая, в т.ч. и международная, кооперация и координация. Одним из первых шагов в этом направлении могут оказаться действия Европейского общества кардиологов по имплементации ИИ [46].

Одной из ключевых проблем трансформации медицинского образования в эпоху ИИ становится преподавание новых компетенций в доступной для обучающихся форме, способность большинства студентов и преподавателей к восприятию новых подходов. В этой связи на определенном этапе медицинского образования возможно выделение условных подгрупп подготовки с учетом оценки успеваемости и потенциала обучающихся. В этой оценке также увеличивается роль ИИ [47]. Имеется в виду некая аналогия с современным выделением трех уровней медицинской помощи. Не исключено, что в дальнейшем могут быть выделены специалисты 3-х уровней: врач, как помощник ИИ, врач, работающий в сотрудничестве с ИИ, и врач, управляющий или контролирующий ИИ. При этом невозможно полностью исключить необходимость во врачах, способных работать совсем без ИИ.

Заключение

Таким образом, становиться очевидным, что учить "как раньше" — неэффективно. Использование ИИ в основном как дополнительного образовательного инструмента в медицинском образовании явно недостаточно. Просто добавить ИИ-курсы — вряд ли эффективно. Нужна перестройка образовательной логики: вероятно, кардиолог будущего — это куратор цифровых систем, принимающий окончательные решения в условиях многокомпонентных, нередко противоречивых данных и этических дилемм. Медицинское образование должно готовить врача не к утилитарному использованию ИИ, не к конкуренции с ИИ, а к симбиозу с ним и контролю над ним, а также к взаимодействию с пациентами в новых условиях. Назрела необходимость более тесной реальной интеграции теоретических и клинических дисциплин, повышение акцента на методологические и межличностные аспекты врачебной деятельности. Для этого необходима существенная перестройка учебных программ, существенный пересмотр методов контроля, изменение компетенций преподавателей, в т.ч. клинических дисциплин, значительное изменение требований к абитуриентам и выпускникам медицинских вузов. Самым трудным в этом плане будет проведение этих революционных изменений в режиме разумной эволюции и максимально бережно по отношению к профессорско-преподавательскому составу медицинских учебных заведений.

Отношения и деятельность: все авторы заявляют об отсутствии потенциального конфликта интересов, требующего раскрытия в данной статье.

Декларация ИИ. Не предоставлена.