ОСОБЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ПРАКТИЧНІЙ МЕДИЦИНІ: ПОГЛЯД СТУДЕНТІВ МЕДИКІВ
DOI:
https://doi.org/10.32782/eddiscourses/2024-4-11Ключові слова:
штучний інтелект, медична освіта, етичні проблеми, технології охорони здоров’я, автоматизація діагностикиАнотація
Актуальність використання штучного інтелекту (ШІ) в медицині зростає через потенціал цих технологій та здатність поліпшувати якість медичних досліджень, оптимізовувати клінічні процеси та можливість знизити витрати на медичне обслуговування. Мета – дослідити вплив штучного інтелекту (ШІ) на практичну медицину з точки зору майбутніх лікарів, на прикладі опитування, проведеного серед студентів Національного медичного університету України імені О.О. Богомольця. Для збору даних застосовано кількісні методи, зокрема анкетування 52 респондентів. Результати показали, що 57,7% студентів вважають основною роллю ШІ в медичних дослідженнях швидший аналіз великих обсягів даних, а 25% вказали на оптимізацію клінічних випробувань. Серед етичних питань 23,1% респондентів відзначили відповідальність за помилки в діагностиці як найвагомішу проблему. Висновок: результати дослідження свідчать про те, що студенти визнають значний потенціал ШІ в медицині, водночас підкреслюючи необхідність комплексної підготовки медичних фахівців до інтеграції нових технологій, враховуючи етичні та практичні виклики.
Посилання
Umryk M., Strutynska O., Khomych O., Marushko Y. How to prepare the modern generation for jobs in the robotics field? In: R. Shchokin, A. Iatsyshyn, V. Kovach, A. Zaporozhets (Eds.). Digital technologies in education. Vol. 529. Springer, 2024. P. 1–13. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57422-1_8.
Esteva A., Robicquet A., Ramsundar B., et al. AI for global health: Opportunities and challenges. Nature Medicine. 2021. Vol. 27, No. 1. P. 112–120. DOI: https://doi.org/10.1038/s41591-020-01227-4.
Jiang F., Jiang Y., Zhi H., et al. Artificial intelligence in healthcare: Review and prediction case studies. Pattern Recognition. 2021. Vol. 110. P. 107332. DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2020.107332.
Krittanawong C., Zhang H., Wang Z., et al. Artificial intelligence in cardiovascular medicine. The Journal of the American College of Cardiology. 2020. Vol. 75, No. 12. P. 1544–1550. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2020.01.015.
Dyer O. Artificial intelligence in medicine: The end of the human doctor?. BMJ. 2021. Vol. 372. P. n220. DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.n220.
Fowler J. Technologies to reduce costs in the health care system: The role of innovation in improving access. Journal of Health Care Innovation. 2021. Vol. 15, No. 3. P. 45–62.
Marushko Y., Khomych O. Characterization of the average power, frequency and amplitude of acoustic signal peaks over the lungs in children with community-acquired pneumonia using the new device “Trembita-Corona”. Medical Science of Ukraine (MSU). 2023. Vol. 19, No. 1. P. 53–69. DOI: https://doi.org/10.32345/2664-4738.1.2023.08.
Obermeyer Z., Emanuel E. J. Predicting the future – Big data, machine learning, and health care. New England Journal of Medicine. 2019. Vol. 375, No. 23. P. 2215–2222. DOI: https://doi.org/10.1056/NEJMp1907632.
Marushko Y., Khomych O. Assessment of acoustic signal characteristics in children with community-acquired pneumonia according to the prevalence and nature of lung tissue damage using the new device “Trembita-Corona”. Modern Pediatrics. Ukraine. 2023. No. 2(130). P. 79–88. DOI: https://doi.org/10.15574/SP.2023.130.79.
Abràmoff M. D., Lavin P. T., Birch M., Shah N., Folk J. C. Pivotal trial of an autonomous AI-based diagnostic system for diabetic retinopathy. Nature Medicine. 2018. Vol. 24. P. 1342–1350. DOI: https://doi.org/10.1038/s41591-018-0092-0.
Choudhury A., Shapiro M. Artificial intelligence in health care: Opportunities and challenges. The Journal of the American Medical Association. 2023. Vol. 329, No. 5. P. 385–387. DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2023.00123.
