ОТНОШЕНИЕ СТУДЕНТОВ МЕДИЦИНСКИХ ФАКУЛЬТЕТОВ К ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЕКТУ

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматривается использование искусственного интеллекта в образовательном процессе медицинских вузов и его влияние на эффективность обучения студентов. В ходе исследования было проведено анкетирование и выполнен анализ научных публикаций из базы данных PubMed. В опроснике приняло участие 82 студента из лечебного и стоматологических факультетов. Результаты показали, что большинство студентов активно используют ИИ в процессе обучения, при этом продолжая применять традиционные методы образования.

Ключевые слова: искусственный интеллект, медицина, учебный процесс.

Введение

Идея использования ИИ в медицине возникла в начале 1970-х годов для улучшения диагностики и лечения. В последние годы в области искусственного интеллекта были достигнуты значительные успехи, что привело к разработке медицинских ИИ-систем, способных диагностировать заболевания с точностью, сравнимой с точностью экспертов [9]. Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) коренным образом меняет различные сферы жизни общества, переосмысливает образовательные модели и открывает беспрецедентные возможности для высшего образования [5]. По мере того как искусственный интеллект все активнее внедряется в сферу здравоохранения, его интеграция в медицинское образование может принести существенную пользу в будущем, поскольку позволит охватить самую большую группу студентов-медиков на ранних этапах их карьеры [3]. Но несмотря на растущий интерес к этой технологии, медицинское образование не поспевает за стремительным развитием искусственного интеллекта [4]. ИИ может значительно повысить вовлеченность учащихся в процесс обучения. Однако студенты-медики также выразили опасения по поводу чрезмерной зависимости от искусственного интеллекта, точности информации, генерируемой ИИ, и его потенциального влияния на самостоятельное обучение [2].

На сегодняшний день искусственный интеллект играет колоссальную роль в различных сферах жизни, включая образование и медицину. В условиях цифровизации образовательного процесса его использование становится важным инструментом повышения эффективности обучения. Медицинские студенты активно обращаются к технологиям искусственного интеллекта при поиске информации, поскольку они обеспечивают быстрый доступ к необходимым данным и способствуют оптимизации учебного процесса. Использование ИИ позволяет сократить время на поиск и обработку информации. При этом ответы, как правило, представлены в нескольких вариантах, что расширяет возможности для самостоятельного анализа.

Цель: Целью данного исследования является выявление распространенности использования искусственного интеллекта среди медицинских студентов, а также оценка частоты и особенностей его применения в учебной деятельности.

Методы исследования: В ходе исследования было проведено анкетирование среди студентов медицинских вузов с целью определения их отношения к искусственному интеллекту в учебном процессе [1, 7], а также был выполнен анализ научных публикаций за период с 2014 по 2025 год из базы данных PubMed. В опроснике приняло участие 82 студента из лечебного и стоматологических факультетов. Опросник состоял из 14 вопросов, охватывающих частоту использования ИИ, предпочитаемые инструменты и отношение к традиционным методам обучения.

Результаты исследования: В анкетировании приняли участие 84 студента медицинского факультета. Из них 42 женщины, 40 мужчин и 2 студента предпочли не указывать пол. Возраст участников варьируется от 19 до 35 лет, средний возраст — 21 год.

На вопрос «Используете ли вы ИИ в учёбе?» большинство респондентов — 81% — ответили «иногда», 14% используют ИИ постоянно, и лишь 5% никогда не обращались к данному инструменту в учебном процессе.

Согласно результатам опроса о частоте использования ИИ, 75% пользуются им периодически, 20% — на постоянной основе, и лишь 5% не используют ИИ вовсе.

Отвечая на вопрос о предпочитаемом ИИ-инструменте, большинство студентов — 64% — выбрали ChatGPT. На втором месте оказался пункт «Другое» — 23%, далее Gemini — 8% и DeepSeek — 5%.

При анализе ответов на вопрос о предпочтительном источнике информации выяснилось, что 77% предпочитают совмещать медицинскую литературу и ИИ-источники, 15% выбирают исключительно ИИ, и лишь 7% по-прежнему обращаются только к книгам.

На вопрос «Используете ли вы ИИ во время практических занятий?» 70% ответили «иногда», 19% — «постоянно», 10% — «никогда», и лишь 1% затруднился с ответом.

Распределение ответов на вопрос о том, насколько ИИ объясняет материал лучше преподавателя, показало следующее: 58% считают, что это происходит иногда, 20% уверены в этом постоянно, 14% с этим не согласны, и 7% затруднились ответить.

Согласно результатам опроса, 58% иногда проверяют ответы, выданные ИИ, 31% делают это постоянно, и лишь 11% никогда не перепроверяют полученную информацию.

Отвечая на вопрос об использовании ИИ при подготовке самостоятельных работ, 62% ответили «иногда», 26% — «постоянно», 8% — «никогда», и 4% затруднились ответить.

Примечательно, что на вопрос о случаях получения неверной информации от ИИ 73% ответили, что подобное случалось иногда, 14% сталкиваются с этим постоянно, 10% никогда не получали ошибочных данных, и 4% затруднились ответить.

Большинство респондентов — 87% — считают, что использование ИИ помогает сократить время, затрачиваемое на обучение: 60% отметили это как периодическое явление, 27% — как постоянное, и лишь 5% не заметили подобного эффекта.

На вопрос о влиянии ИИ на успеваемость 63% ответили, что она повышается иногда, 22% — постоянно, 8% не заметили изменений, и 7% затруднились ответить.

Согласно результатам опроса, 75% студентов используют ИИ и в повседневной жизни: 60% — иногда, 15% — постоянно, тогда как 23% никогда не применяют ИИ вне учёбы.

Обсуждение

Результаты исследования показали, что большинство медицинских студентов активно используют искусственный интеллект для поиска информации и подготовки учебного материала. Наиболее востребованными оказались ресурсы, предоставляющие быстрые ответы и несколько вариантов решений, что подтверждает данные других авторов, указывающих на растущую роль ИИ в современном учебном процессе.

Частота использования ИИ зависит от личной мотивации и навыков студента: те, кто активно применяет цифровые инструменты, отмечают повышение эффективности учебного процесса, экономию времени и возможность систематизировать знания. Вместе с тем чрезмерное полагание на ИИ может ограничивать развитие аналитического мышления и самостоятельного поиска информации, что требует сбалансированного подхода. Примечательно, что 80% учащихся признают наличие вредных сторон использования ИИ, однако продолжают им пользоваться. Это свидетельствует о том, что студенты осознают риски, но считают преимущества более значимыми. Таким образом, использование ИИ в обучении медицинских студентов носит вспомогательный характер; он помогает ускорить обработку информации и подготовку к занятиям, но не заменяет полноценного изучения дисциплин и практическую работу.

Вывод

Как показали результаты проведённого анкетирования, подавляющее большинство студентов активно использует технологии искусственного интеллекта в процессе обучения. Это свидетельствует о высокой степени интеграции цифровых инструментов в образовательную среду и их востребованности среди обучающихся. Вместе с тем важно отметить, что использование ИИ не приводит к отказу от традиционных методов обучения. Студенты продолжают обращаться к учебной литературе, признавая её значимость как надёжного и фундаментального источника знаний. Таким образом, можно говорить о формировании комбинированного подхода к обучению, при котором современные цифровые технологии эффективно дополняют классические образовательные ресурсы.

Рекомендации

1. Сохранять критическое мышление и не заменять врачей на ИИ. Важно понимать, что ИИ является вспомогательным, а не заменяющим инструментом [10].
2. Студенты-медики должны не только пользоваться инструментами искусственного интеллекта, но и критически оценивать их работу, понимать принципы их функционирования, ограничения и возможные этические последствия применения в медицинской практике [8].
3. Использование искусственного интеллекта в медицине требует понимания его возможных ограничений и рисков. Точность работы алгоритмов во многом зависит от качества и особенностей данных, на которых они были обучены. Например, системы обработки естественного языка могут менее эффективно работать с пользователями, для которых английский язык не является родным. Кроме того, недостаточное развитие цифровой инфраструктуры ограничивает внедрение ИИ-технологий в сельских и малообеспеченных регионах. Поэтому при использовании подобных инструментов важно учитывать, для какой группы населения был разработан и протестирован алгоритм, а также критически оценивать получаемые результаты [6].

Список литературы:

1. Bisdas, S., Topriceanu, C. C., Zakrzewska, Z., Irimia, A. V., Shakallis, L., Subhash, J., Casapu, M. M., Leon-Rojas, J., Pinto Dos Santos, D., Andrews, D. M., Zeicu, C., Bouhuwaish, A. M., Lestari, A. N., Abu-Ismail, L., Sadiq, A. S., Khamees, A., Mohammed, K. M. G., Williams, E., Omran, A. I., Ismail, D. Y. A., … Ebrahim, E. H. (2021). Artificial Intelligence in Medicine: A Multinational Multi-Center Survey on the Medical and Dental Students' Perception. Frontiers in public health, 9, 795284. https://doi.org/10.3389/fpubh.2021.795284
2. Duan, S., Liu, C., Rong, T., Zhao, Y., & Liu, B. (2025). Integrating AI in medical education: a comprehensive study of medical students' attitudes, concerns, and behavioral intentions. BMC medical education, 25(1), 599. https://doi.org/10.1186/s12909-025-07177-9
3. Gordon, M., Daniel, M., Ajiboye, A., Uraiby, H., Xu, N. Y., Bartlett, R., Hanson, J., Haas, M., Spadafore, M., Grafton-Clarke, C., Gasiea, R. Y., Michie, C., Corral, J., Kwan, B., Dolmans, D., & Thammasitboon, S. (2024). A scoping review of artificial intelligence in medical education: BEME Guide No. 84. Medical teacher, 46(4), 446–470. https://doi.org/10.1080/0142159X.2024.2314198
4. Han, E. R., Yeo, S., Kim, M. J., Lee, Y. H., Park, K. H., & Roh, H. (2019). Medical education trends for future physicians in the era of advanced technology and artificial intelligence: an integrative review. BMC medical education, 19(1), 460. https://doi.org/10.1186/s12909-019-1891-5
5. Li, Q., & Qin, Y. (2023). AI in medical education: medical student perception, curriculum recommendations and design suggestions. BMC medical education, 23(1), 852. https://doi.org/10.1186/s12909-023-04700-8
6. Michalczak, M., Zgoda, W., Michalczak, J., Żądło, A., Nasser, A., & Tokarek, T. (2025). Artificial Intelligence in Medical Education: A Narrative Review. AI, 6(12), 322. https://doi.org/10.3390/ai6120322
7. Niazi, M. K. K., Parwani, A. V., & Gurcan, M. N. (2019). Digital pathology and artificial intelligence. The Lancet. Oncology, 20(5), e253–e261. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(19)30154-8
8. Pupic, N., Ghaffari-Zadeh, A., Hu, R., Singla, R., Darras, K., Karwowska, A., & Forster, B. B. (2023). An evidence-based approach to artificial intelligence education for medical students: A systematic review. PLOS digital health, 2(11), e0000255. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000255
9. Weidener, L., & Fischer, M. (2024). Artificial Intelligence in Medicine: Cross-Sectional Study Among Medical Students on Application, Education, and Ethical Aspects. JMIR medical education, 10, e51247. https://doi.org/10.2196/51247
10. Zhu, X., Stroud, A. M., Minteer, S. A., Yoo, D. W., Ridgeway, J. L., Mooghali, M., Miller, J. E., & Barry, B. A. (2026). Key Information Influencing Patient Decision-Making About AI in Health Care: Survey Experiment Study. Journal of medical Internet research, 28, e75615. https://doi.org/10.2196/75615