ПРИМЕНЕНИЕ ИИ В ОБУЧЕНИИ ПРЕДМЕТА ЯДЕРНАЯ МЕДИЦИНА И РАДИАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
DOI:
https://doi.org/10.47390/ydif-y2026v2i7/n09Ключевые слова:
медицинское образование, радиационная онкология, искусственный интеллект, сегментация МРТ, ChatGPT в медицине, подготовка кадров.Аннотация
В данной статье рассматривается трансформация медицинского образования под влиянием генеративного искусственного интеллекта, который сегодня буквально перекраивает стандарты подготовки в области радиационной онкологии. Также анализируется, как большие языковые модели и алгоритмы машинного зрения могут не только избавить преподавателей от рутинной нагрузки, но и предоставить молодым врачам-резидентам доступ к высокоточной клинической базе в режиме реального времени.
Центральное место в статье занимает эксперимент по сопоставлению навыков человека и машины: в нем сравниваются результаты сегментации МРТ-снимков, выполненной опытными онкологами и нейросетью. Полученные данные (с отклонением в пределах нескольких кубических сантиметров) подтверждают высокий потенциал ИИ в локализации опухолей, но одновременно с этим обнажают проблему «слепого доверия» технологиям. В конечном счете работа обосновывает необходимость внедрения цифровой грамотности в учебные программы как обязательного элемента безопасности пациентов и фундамента развития современной высокотехнологичной медицины.
Библиографические ссылки
1. Montagnon E., Cerny M., Cadrin‐Chênevert A., et al., “Deep Learning Workflow in Radiology: A Primer,” Insights into Imaging 11, no. 1 (2020): 22. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
2. Pinto‐Coelho L., “How Artificial Intelligence Is Shaping Medical Imaging Technology: A Survey of Innovations and Applications,” Bioengineering (Basel) 10, no. 12 (2023): 1435. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
3. Torres‐Velazquez M., Chen W. J., Li X., and McMillan A. B., “Application and Construction of Deep Learning Networks in Medical Imaging,” IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences 5, no. 2 (2021): 137–159. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
4. Boldrini L., D'Aviero A., De Felice F., et al., “Artificial Intelligence Applied to Image‐Guided Radiation Therapy (IGRT): A Systematic Review by the Young Group of the Italian Association of Radiotherapy and Clinical Oncology (yAIRO),” Radiologia Medica 129, no. 1 (2023): 133–151. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
5. Bourbonne V., Laville A., Wagneur N., Ghannam Y., and Larnaudie A., “Excitement and Concerns of Young Radiation Oncologists Over Automatic Segmentation: A French Perspective,” Cancers 15, no. 7 (2023): 2040. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
6. Guckenberger M., Andratschke N., Ahmadsei M., et al., “Potential of ChatGPT in Facilitating Research in Radiation Oncology?,” Radiotherapy and Oncology 188 (2023): 109894. [DOI] [PubMed] [Google Scholar].
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
This work is licensed under a 