Оглавление

Компания Google представила результаты двух исследований, демонстрирующих потенциал искусственного интеллекта в трансформации медицинского образования. По сообщению Google Research, разработчики сосредоточились на создании персонализированных обучающих систем, способных адаптироваться к индивидуальным потребностям студентов-медиков.

Масштаб проблемы и технологическое решение

Глобальная система здравоохранения сталкивается с критической нехваткой кадров — по прогнозам ВОЗ, к 2030 году дефицит медицинских работников превысит 11 миллионов специалистов. Технологии ИИ, в частности специализированные языковые модели, рассматриваются как инструмент для масштабирования качественного медицинского образования.

Качественное исследование: понимание потребностей учащихся

В первом исследовании, опубликованном на CHI 2025, применялся качественный подход с использованием междисциплинарных воркшопов, быстрого прототипирования и пользовательских исследований. Восемь участников (4 студента-медика и 4 ординатора) тестировали прототип ИИ-тьютора для развития клинического мышления.

Тематический анализ выявил ключевые потребности:

  • Адаптация к индивидуальным стилям обучения
  • Управление когнитивной нагрузкой
  • Конструктивная обратная связь
  • Стимулирование вопросов и рефлексии
Обзор совместного исследовательского процесса для разработки ИИ в медицинском образовании
Источник: research.google.com

Количественная оценка эффективности LearnLM

Второе исследование представляло собой слепое тестирование LearnLM — семейства моделей на основе Gemini, дообученного для образовательных целей. Было разработано 50 сценариев оценки, охватывающих различные медицинские дисциплины от фундаментальных до клинических тем.

Медицинские студенты и врачи-преподаватели оценивали взаимодействие с двумя моделями по нескольким критериям:

  1. Демонстрация педагогических навыков
  2. Поведение, аналогичное хорошему человеческому тьютору
  3. Следование инструкциям
  4. Адаптация к обучающемуся
  5. Поддержка учебных целей
Пример сценария для оценки возможностей LearnLM в медицинском образовании
Источник: research.google.com

Результаты показали устойчивое предпочтение LearnLM среди преподавателей-медиков по всем критериям. Наиболее значимые улучшения наблюдались в:

  • Демонстрация педагогики: +6.1%
  • Поведение как «очень хорошего человеческого тьютора»: +6.8%
  • Удовольствие от взаимодействия (по оценкам студентов): +9.9%

ИИ-тьюторы демонстрируют впечатляющий потенциал в медицинском образовании, но реальная трансформация произойдет только при интеграции этих технологий в существующие учебные процессы с учетом нормативных требований и этических стандартов. Ключевой вызов — обеспечение надежности медицинских знаний, передаваемых моделью.

Предпочтения преподавателей-врачей и студентов-медиков в различных сценариях обучения
Источник: research.google.com

Перспективы и ограничения

Исследование указывает на потенциал LearnLM для трансформации образовательных парадигм и масштабирования подготовки компетентных медицинских кадров. Важно отметить, что данные для разработки и оценки моделей не включали реальные данные пациентов, что обеспечивало конфиденциальность и безопасность.

Технология уже доступна в Gemini 2.5 Pro, открывая новые возможности для образовательных учреждений, сталкивающихся с нехваткой преподавательских ресурсов.