Искусственный интеллект
в медицине
(здравоохранение, медицина, фармакология,
психология, физическая культура и спорт)
Модуль разработан для внедрения
в образовательные программы вузов
Рекомендуется
студентам с 4 курса
152 ак. часа
Онлайн (очный с применением дистанционных технологий)
Узнать о внедрении модуля в ваш вуз
О модуле
Модуль предназначен для специалистов в области медицины и здравоохранения, которые хотят освоить современные методы в принятии клинических решений, управлении медицинскими ресурсами и процессами, взаимодействии с пациентами в условиях цифровой трансформации медицинской сферы и активного внедрения искусственного интеллекта. Содержание модуля направлено на формирование у обучающихся системных знаний о современных технологиях искусственного интеллекта и их применении в сфере здравоохранения. Модуль рассматривает теоретические основы искусственного интеллекта и практические аспекты использования в профессиональной деятельности.
Модуль разработан в рамках проекта ТОП-ИИ Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации» и предлагается вузам для внедрения в образовательные программы высшего образования.
Включение модуля в образовательный процесс позволяет усилить прикладную и отраслевую направленность подготовки, обеспечить связь ИТ-компетенций обучающихся с актуальными запросами индустрии и сформировать у студентов базовые навыки работы с данными, цифровыми инструментами и прикладными ИИ решениями, востребованными в здравоохранении.
Для кого подготовлен
Модуль предполагается к прохождению студентами 4-ого курса специалитета и старше. Реализуется как компонент основной профессиональной образовательной программы (ОПОП) по следующим направлениям:
Направления специалитета
Направления магистратуры
Направления аспирантуры
Направления адъюнктуры
Направления ординатуры
Формат обучения
| Продолжительность общая |
1 семестр, 4 зачетные единицы 152 ак.ч.: 70 ак.ч. онлайн-курс, 28 ак.ч. семинары, 54 ак.ч. самостоятельная работа |
| Условия реализации |
Сетевой договор о реализации дисциплины Модуль должен быть включен в учебный план как обязательная дисциплина |
| Формат обучения | Онлайн (очный с применением дистанционных технологий) |
| Язык обучения | Русский |
Программа обучения
Отраслевой модуль раскрывает возможности комплексного применения инструментов искусственного интеллекта для решения профессиональных задач в области медицины. Слушатели приобретут способность обоснованно оценивать эффективность ИИ‑решений и грамотно интегрировать их в рабочие процессы с учётом отраслевых стандартов и этических норм.
Основы ИИ — Развенчиваем мифы о «чёрном ящике» (22 ак.ч.)
Как ИИ «учится» — Развиваем медицинскую интуицию (21 ак.ч.)
ИИ в диагностике — От данных к решениям (20 ак.ч.)
Большие данные и прогностическая медицина (20 ак.ч.)
Прорывные технологии и будущее ИИ в медицине (20 ак.ч.)
Создание приложений с ИИ (20 ак.ч.)
ИИ-агенты (совместно с компанией Яндекс)
Итоговый проект
Сервис для визуализации данных
и создания дашбордов
Инструмент для автоматизации процессов, сбора и обработки данных
Alice AI — новое семейство моделей Яндекса. В нём собраны самые мощные модели Яндекса — Alice AI LLM (текстовая), Alice AI VLM (визуально-текстовая) и Alice AI ART (картиночная).
Диалоговая ИИ-модель от Сбера, которая отвечает на вопросы, сочиняет тексты, пишет код и рисует картинки.
Открытая платформа для визуального конструирования потоков обработки данных, аналитики и машинного обучения без обязательного написания кода.
Разработан в партнерстве
Совместно с партнером разработана тема «ИИ-агенты» модуля
Васильев Борис Алексеевич
приглашённый специалист факультета компьютерных наук
Касьяненко Дарья Алексеевна
Департамент больших данных и информационного поиска: Заместитель руководителя департамента
Результаты обучения
Анализировать возможности применения ИИ в медицине
Слушатель сможет соотносить клинические и административные задачи с подходящими ИИ‑инструментами и определять, в каких процессах использование ИИ дает наибольший практический эффект для пациентов и медицинской организации.
Работать с медицинскими данными для задач ИИ
Слушатель сможет определять источники и типы медицинских данных (ЭМК, изображения, сигналы, тексты), оценивать их качество и готовить данные к использованию в моделях ИИ для диагностики, прогнозирования и поддержки принятия решений.
Оценивать качество и ограничения моделей ИИ в медицине
Слушатель сможет интерпретировать основные метрики качества медицинских моделей ИИ, выявлять возможные источники ошибок и смещений и формулировать ограничения по применимости модели в реальной клинической практике.
Учитывать этические и правовые аспекты применения ИИ
Слушатель сможет выявлять риски, связанные с конфиденциальностью медицинских данных, справедливостью и прозрачностью алгоритмов, и формулировать требования к ответственному использованию ИИ в медицине с учетом действующего регулирования.
Планировать внедрение ИИ‑решений в медицинской организации
Слушатель сможет описывать сценарии применения ИИ, формулировать требования к данным и инфраструктуре, а также участвовать в обсуждении и проектировании процессов внедрения и сопровождения ИИ‑систем совместно с ИТ‑специалистами и медицинским персоналом.
Преимущества и условия внедрения модуля
01
Повышение практикоориентированности подготовки за счет включения в образовательную программу актуальных сценариев применения ИИ в медицинском контексте
02
Усиление связи образования с запросами индустрии благодаря изучению востребованных инструментов и задач, связанных с безопасностью, качеством, эффективностью и управлением на основе данных
03
Расширение прикладных компетенций обучающихся через освоение современных подходов к работе с данными, автоматизации, аналитике и созданию прототипов ИИ решений
04
Модуль предлагается вузам, реализующим программы высшего образования соответствующего отраслевого профиля
Уже реализуют модуль
Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования
«Российский университет медицины»
Министерства здравоохранения Российской Федерации.
Программа: «Педиатрия» (специалитет)
Период проведения: 1 курс 2 семестр
Что нужно знать студенту на старте
Пререквизиты. Учебные курсы, которые студент должен освоить перед началом обучения по модулю:
-
Анатомия человека
-
Физиология человека
-
Патологическая анатомия / Патологическая физиология
-
Общая клиническая подготовка
-
Основы информатики
Материалы
Описание модуля, специальности и направления подготовки
Программа учебного модуля
Компетентностно-ролевая модель
Условия внедрения модуля