Штучний інтелект у медичній освіті: застосування методів моделювання поширення туберкульозу при викладанні фтизіатрії
DOI:
https://doi.org/10.30978/TB2025-4-120Ключові слова:
штучний інтелект; фтизіатрія; моделювання; клінічні сценарії; віртуальний пацієнт.Анотація
Сучасна медична освіта перебуває на етапі трансформації завдяки впровадженню технологій штучного інтелекту (ШІ), які дають змогу персоналізувати навчальний процес, створити віртуальні клінічні сценарії та симуляції, допомагають формувати критичне мислення майбутніх лікарів. При викладанні дисципліни «Фтизіатрія» застосування ШІ, зокрема моделювання поширення туберкульозу, є актуальним, оскільки забезпечує практико-орієнтований підхід, інтеграцію клінічних та епідеміологічних знань і розвиток міждисциплінарних навичок.
Мета роботи — обґрунтувати доцільність та ефективність використання технологій ШІ при викладанні дисципліни «Фтизіатрія» з акцентом на застосування моделей поширення туберкульозу як навчального інструменту.
Матеріали та методи. У статті використано методологію аналізу сучасних наукових публікацій (Scopus, PubMed, Web of Science, 2018—2025), а також розглянуто практичні можливості застосування мультиагентних симуляцій, SEIR-моделей і генеративних моделей ШІ в навчальному процесі. Методичні підходи передбачають інтеграцію в лекційний курс, використання віртуальних пацієнтів на практичних заняттях, залучення студентів до самостійної роботи, а також формативне та сумативне оцінювання результатів.
Результати та обговорення. Запропоновано структуру методики впровадження ШІ у викладання фтизіатрії, зокрема лекційний, практичний, самостійний та оціночний компоненти. Розроблено приклади кейсів: симуляція спалаху туберкульозу в умовах міграції, робота з віртуальними пацієнтами, аналіз епідеміологічних даних, моделювання наслідків відмови від вакцинації. Використання таких підходів сприяє формуванню клінічного мислення, розвитку навичок роботи з даними, підвищенню цифрової грамотності студентів та їхній мотивації до проведення наукових досліджень.
Висновки. Використання ШІ при викладанні дисципліни «Фтизіатрія» є перспективним напрямом розвитку медичної освіти. Інтеграція моделей поширення туберкульозу в навчальний процес сприяє глибшому засвоєнню матеріалу, міждисциплінарній інтеграції та підготовці студентів до роботи в сучасних умовах доказової медицини. Перспективи подальшого розвитку полягають у створенні спеціалізованих освітніх платформ, застосуванні мультимодальних моделей ШІ та розробці етичних стандартів їхнього використання.
Посилання
Hospodarchuk D, Nevinskyi D, Martianov D, Vykliuk Ya, Semianiv I. [Optymizatsiia modelei mashynnoho navchannia dlia otsinky ryzyku poshyrennia tuberkulozu]. Upravlinnia rozvytkom skladnykh system. 2025;(61):160-9. http://doi.org/10.32347/2412-9933.2025.61.160-169. Ukrainian.
Semianiv IO ta in. [Zastosuvannia heoprostorovoi multyahentnoi systemy dlia modeliuvannia riznykh aspektiv peredachi tuberkulozu]. Infusion & chemotherapy. 2024;7(1):9-17. http://doi.org/10.32902/2663-0338-2024-1-9-17. Ukrainian.
Abraham S, Mamatha G, Airbail H, et al. Diagnosing Patient Health Conditions and Improving the Patient Experience: An Application of AI and ML. In: Healthcare and Knowledge Management for Society 5.0. http://doi.org/10.1201/9781003168638-2.
Al Meslamani AZ, Sobrino I, de la Fuente J. Machine learning in infectious diseases: potential applications and limitations. Ann Med. 2024 Dec;56(1):2362869. http://doi.org/10.1080/07853890.2024.2362869. Epub 2024 Jun 10. PMID: 38853633.
Blease C, Kaptchuk TJ, Bernstein MH, Mandl KD, Halamka JD, DesRoches CM. Artificial Intelligence and the Future of Primary Care: Exploratory Qualitative Study of UK General Practitioners’ Views. J Med Internet Res. 2019 Mar 20;21(3): e12802. http://doi.org/10.2196/12802. PMID: 30892270.
Boscardin CK, Abdulnour RE, Gin BC. Macy Foundation Innovation Report. Part I: Current Landscape of Artificial Intelligence in Medical Education. Acad Med. 2025 Sep 1;100(9S Suppl 1):S15-S21. http://doi.org/10.1097/ACM.0000000000006107. Epub 2025 Jun 2. PMID: 40456178.
Chan KS, Zary N. Applications and Challenges of Implementing Artificial Intelligence in Medical Education: Integrative Review. JMIR Med Educ. 2019 Jun 15;5(1):e13930. http://doi.org/10.2196/13930.
Coiera E. The fate of medicine in the time of AI. Lancet. 2018 Dec 1;392(10162):2331-2332. http://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31925-1. Epub 2018 Oct 11. PMID: 30318263.
Davenport T, Kalakota R. The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthc J. 2019 Jun;6(2):94-98. http://doi.org/10.7861/futurehosp.6-2-94.
Dolma KG, Paul AK, Rahmatullah M, et al. AI and TB: A New Insight in Digital Chest Radiography. Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics. 2023;37:439-450. http://doi.org/10.1007/978-981-19-0151-5_37.
Konia M, Yao A. Simulation-a new educational paradigm? J Biomed Res. 2013 Mar;27(2):75-80. http://doi.org/10.7555/JBR.27.20120107. Epub 2013 Feb 10. PMID: 23554798.
Kumari S, Bhatia M. Machine Learning Techniques For Public Health System: A Scientometric Review. 2022. Second International Conference on Computer Science, Engineering and Applications (ICCSEA). Gunupur, India; 2022:1-6. http://doi.org/10.1109/ICCSEA54677.2022.9936149.
Lin SY, Mahoney MR, Sinsky CA. Ten Ways Artificial Intelligence Will Transform Primary Care. J Gen Intern Med. 2019 Aug;34(8):1626-1630. http://doi.org/10.1007/s11606-019-05035-1.
McCoy LG, Nagaraj S, Morgado F, Harish V, Das S, Celi LA. What do medical students actually need to know about artificial intelligence? NPJ Digit Med. 2020 Jun 19;3:86. http://doi.org/10.1038/s41746-020-0294-7. PMID: 32577533; PMCID: PMC7305136.
Mir MM, Mir GM, Raina NT, et al. Application of Artificial Intelligence in Medical Education: Current Scenario and Future Perspectives. J Adv Med Educ Prof. 2023 Jul;11(3):133-140. http://doi.org/10.30476/JAMP.2023.98655.1803. PMID: 37469385.
Park SH, Do KH, Kim S, Park JH, Lim YS. What should medical students know about artificial intelligence in medicine? J Educ Eval Health Prof. 2019;16:18. http://doi.org/10.3352/jeehp.2019.16.18. Epub 2019 Jul 3. PMID: 31319450.
Preiksaitis C, Rose C. Opportunities, Challenges, and Future Directions of Generative Artificial Intelligence in Medical Education: Scoping Review. JMIR Med Educ. 2023 Oct 20;9:e48785. http://doi.org/10.2196/48785. PMID: 37862079.
Qureshi H, Shah Z, Raja MAZ, et al. Machine learning investigation of tuberculosis with medicine immunity impact. Diagn Microbiol Infect Dis. 2024 Nov;110(3):116472. http://doi.org/10.1016/j.diagmicrobio.2024.116472.
Rabie, AH, Saleh AI. Diseases diagnosis based on artificial intelligence and ensemble classification. Artif Intell Med. 2024 Feb:148:102753. http://doi.org/10.1016/j.artmed.2023.102753.
Reddy S, Allan S, Coghlan S, Cooper P. A governance model for the application of AI in health care. J Am Med Inform Assoc. 2020 Mar 1;27(3):491-497. http://doi.org/10.1093/jamia/ocz192.
Sarantopoulos A, Mastori Kourmpani C, Yokarasa AL, et al. Artificial Intelligence in Infectious Disease Clinical Practice: An Overview of Gaps, Opportunities, and Limitations. Trop Med Infect Dis. 2024;9:228. http://doi.org/10.3390/tropicalmed9100228.
Sarkar M, Găman M-A, Puyana JC, Bonilla-Escobar FJ. Artificial Intelligence in Medicine and Medical Education: Current Applications, Challenges, and Future Directions. Int J Med Stud. 2024 Jul. 25;12(1):9-13 http://doi.org/10.5195/ijms.2024.2626.
Saroha S. Artificial Intelligence in Medical Education: Promise, Pitfalls, and Practical Pathways. Adv Med Educ Pract. 2025 Jun 14;16:1039-1046. http://doi.org/10.2147/AMEP.S523255.
Sharma M, Singh P. (2021). Use of Artificial Intelligence in Research and Clinical Decision Making for Combating Mycobacterial Diseases. In: Saxena A, Chandra S. (eds). Artificial Intelligence and Machine Learning in Healthcare. Springer, Singapore. http://doi.org/10.1007/978-981-16-0811-7_9.
Todoriko L D, et al. Prospects for the use of artificial intelligence to predict the spread of tuberculosis infection in the WHO European Region. Tuberculosis, Lung Diseases, HIV Infection (Ukraine). 2023;53(2):86-92. http://doi.org/10.30978/TB2023-2-86.
Vyklyuk Y, et al. Applying geospatial multi-agent system to model various aspects of tuberculosis transmission. New Microbes New Infect. 2024 Apr 27;59:101417. http://doi.org/10.1016/j.nmni.2024.101417.
Vyklyuk Y, Nevinskyi D, Chopyak V, Golubovska O, Hazdiuk K, Škoda M. A Managerial Approach towards Modeling the Different Strains of the COVID-19 Virus Based on the Spatial GeoCity Model. Viruses. 2023 Nov 23;15(12):2299. http://doi.org/10.3390/v15122299.
Vyklyuk Ya, Nevinskyi D, Boyko N. Geocity-a new dynamic-spatial model of urban ecosystem. J Geogr Inst. 2023;73(2):187-203. http://doi.org/10.2298/IJGI2302187V.
Wartman SA, Combs CD. Medical Education Must Move From the Information Age to the Age of Artificial Intelligence. Acad Med. 2018 Aug;93(8):1107-1109. http://doi.org/10.1097/ACM.0000000000002044. PMID: 29095704.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Автори

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.