Генеративный ИИ в медицинском вузе: студенты кафедры управления в здравоохранении ВГМУ им. Н.Н. Бурденко осваивают большие языковые модели

02.10.2026

Генеративный ИИ в медицинском вузе: студенты кафедры управления в здравоохранении ВГМУ им. Н.Н. Бурденко осваивают большие языковые модели

Цифровая трансформация здравоохранения делает искусственный интеллект неотъемлемым инструментом клинической и управленческой практики. Большие языковые модели нового поколения – ChatGPT, Claude, Qwen, DeepSeek, Gemini, а также отечественные YandexGPT, GigaChat – формируют качественно новый класс генеративных систем. Они свободно работают с текстом, изображениями, таблицами и кодом, демонстрируют продвинутые навыки логического рассуждения и способны существенно трансформировать образовательный процесс и научную деятельность в медицинском вузе.

На кафедре управления в здравоохранении формирование навыков работы с генеративным ИИ и большими языковыми моделями интегрировано в образовательную траекторию студентов всех курсов, так как это обеспечивает поэтапное развитие критически важных профессиональных компетенций в рамках преподаваемых дисциплин.

На младших курсах большие языковые модели выступают в роли интеллектуальных ассистентов, помогая осваивать большой объём фундаментальных знаний и формируя основу критического мышления. Для студентов 3–4 курсов генеративный ИИ становится тренажёром клинического мышления: он помогает находить и сравнивать актуальные клинические данные, работать с доказательной базой, ускоряя переход от теории к практике. На старших курсах и в ординатуре нейросетевые технологии берут на себя рутинные задачи НИР — первичный статистический анализ, проверку академического стиля, оформление библиографии. И на каждом этапе обучения будущие врачи осознают главный принцип: слепое доверие алгоритмам недопустимо, конфиденциальность данных пациентов священна, а юридическая и профессиональная ответственность всегда остаётся за человеком.

Владение искусством промт-инжиниринга становится одной из ключевых компетенций современного студента медицинского вуза, поскольку эффективность работы с большими языковыми моделями напрямую зависит от точности и структурированности формулируемых запросов. Умение задавать модели чёткую специализированную роль, определять контекст и ограничения позволяет получать ответы, соответствующие высоким стандартам доказательной медицины. Студенты осваивают навыки структурирования выходных данных в строгом формате: сводные таблицы, алгоритмы клинических действий, SWOT-анализ управленческих решений. Эти компетенции критически важны для оформления результатов научно-исследовательской работы по дисциплинам управленческого цикла. Особое внимание уделяется формированию запросов, требующих от модели опоры исключительно на проверенные источники: клинические рекомендации с указанием уровней доказательности, утверждённые стандарты медицинской помощи, действующие нормативные акты. Таким образом, обучение промт-инжинирингу трансформирует студента из пассивного потребителя информации в квалифицированного специалиста, способного формулировать сложные междисциплинарные задачи, критически оценивать результаты и принимать решения, основанные на доказательствах.

Система подготовки медицинских кадров, гармонично интегрированная с возможностями искусственного интеллекта, открывает перед студентами путь в будущее цифрового здравоохранения. Современные медицинские информационные системы уже сегодня активно внедряют модули клинической поддержки принятия решений, системы анализа медицинских изображений и предиктивной аналитики. Выпускник, владеющий принципами работы этих технологий, обретает уникальную способность в полной мере раскрыть их потенциал — становясь не просто пользователем, а уверенным архитектором медицины завтрашнего дня.

Интеграция обучения работе с генеративным ИИ в учебные планы медицинского вуза не преследует цель заменить фундаментальную медицинскую подготовку. Напротив, она направлена на воспитание специалиста нового типа: врача-исследователя, обладающего развитым критическим мышлением, способного использовать передовые цифровые инструменты для повышения качества диагностики, лечения и организации здравоохранения, сохраняя при этом гуманистическую и этическую основу профессии.

Как гласит современный профессиональный тезис: «Искусственный интеллект не заменит врача. Но врач, владеющий искусственным интеллектом, заменит врача, который им не владеет».

Кафедра управления в здравоохранении

Теги: Кафедра управления в здравоохранении, Профессионально-трудовое и научно-образовательное направление работы
Дополнительные изображения:  Загрузить / Загрузить / Загрузить / Загрузить / Загрузить / Загрузить