Перейти к основному содержанию
Выпуск №4, 2025
Правовой суверенитет личности в цифровом здравоохранении в эпоху искусственного интеллекта
Выпуск №3, 2025
Цифровое здравоохранение: прогноз на 2025-2030 гг
Выпуск №2, 2025
Цифровые технологии в удаленном мониторинге родов с системой поддержки принятия врачебных решений (СППВР)
Выпуск №1, 2025
Цифровые технологии для укрепления здоровья и профилактики заболеваний у пожилых людей
Выпуск №4, 2024
Компьютерная реконструкция взаимодействия генов, ассоциированных с синдромом Ангельмана
Выпуск №3, 2024
Телемедицина сегодня: тенденции использования телемедицинских консультаций на опыте регионов
Выпуск №2, 2024
Мобильные приложения для психологического благополучия: отношение пользователей и определение требований
Выпуск №1, 2024
Диагноз в эпоху цифровой медицины
Выпуск №4, 2023
Искусственный интеллект в здравоохранении России: сбор и подготовка данных для машинного обучения
Выпуск №3, 2023
Китай как поставщик медицинского оборудования в РФ. Варианты сотрудничества и особенности работы с китайскими поставщиками
Выпуск №2, 2023
Опыт преподавания телемедицины в системе высшего профессионального образования Отношение медицинских работников к телемедицинским технологиям
Выпуск №1, 2023
Новые подходы к диагностическим информационным системам в радиологии Модифицируемые факторы среды помещения: влияние на здоровье человека и цифровой мониторинг Антропоморфные роботы в медицине: варианты технологий и перспективы
Выпуск №4, 2022
Профессиональное выгорание врачей: скрытый кризис здравоохранения. Данные интернет-опроса врачей
Выпуск №3, 2022
Взаимодействие клинической и диагностической медицины. Результаты интернет-опроса врачей
Выпуск №2, 2022
Мобильные приложения для поддержания психического здоровья: обзор оценок пользователей Роботы УЗИ: готовые решения и перспективные направления
Выпуск №1, 2022
Цифровая трансформация патологоанатомической службы как путь повышения качества медицинской помощи
Выпуск №4, 2021
Клинические рекомендации МЗ РФ: готовы ли врачи их выполнять? Результаты интернет-опроса врачей.
Выпуск №3, 2021
Виртуальная реальность (VR) в клинической медицине: международный и российский опыт
Выпуск №2, 2021
Дистанционные консультации пациентов: что изменилось за 20 лет?
Выпуск №1, 2021
Первые результаты участия в пилотном проекте Минздрава России по дистанционному мониторированию артериального давления
Выпуск №4, 2020
Автоматизация процесса выявления у беременных заболевания COVID-19
Выпуск №3, 2020
Дистанционная когнитивно-поведенческая психотерапия стрессового расстройства, связанного с пандемией COVID-19
Выпуск №2, 2020
Дистанционное образование в медицинском вузе в период пандемии COVID-19: первый опыт глазами студентов
Выпуск №1, 2020
Технологии продолжительного мониторинга артериального давления: перспективы практического применения Телемедицинские технологии в армии Китая
Выпуск №1-2, 2019
Роль искусственного интеллекта в медицине Информационная система поддержки принятия врачебных решений
Выпуск №3, 2018 год
II Всероссийский форум по телемедицине, цифровизации здравоохранения и медицинскому маркетингу «ТЕЛЕМЕДФОРУМ 2019» Эффективность телемедицинских консультаций «пациент-врач» Телереабилитация: рандомизированное исследование исходов
Номер №1-2, 2018
Ответственность при использовании телемедицины: врач или юрист Скрининг меланомы: искусственный интеллект, mHealth и теледерматология
Номер №3, 2017
Телемедицинские технологии для службы лучевой диагностики Москвы
Номер №2, 2017
Первичная телемедицинская консультация «пациент-врач»: первая систематизация методологии
Номер №1, 2017
1. Систематический обзор применения интернет-мессенджеров в телемедицине 2. Телемедицина и социальные сети в борьбе с наркозависимостью
Номер №1, 2016 (Пилотный выпуск)
1. Систематический обзор эффективности и значимости носимых устройств в  практическом здравоохранении 2. Организация виртуальных посещений отделений интенсивной терапии..
Номер №1, 2015 (Пилотный выпуск)
1. Телеассистирование в диагностике и лечении урологических заболеваний 2. Телемониторинг пациентов с кистозным фиброзом: результаты 10 лет работы

Интеллектуальная кросс-платформенная система «DocAI» для оптимизации образовательного процесса в медицинских вузах

DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-1-23-27
Для цитирования: Теренин В.С., Стецуков Г.Д., Фокин Д.А., Баннов В.М. Интеллектуальная кросс-платформенная система «DocAI» для оптимизации образовательного процесса в медицинских вузах. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2025;11(1):23-25; https://doi.org/10.29188/2712-9217-2025-11-1-23-27
Теренин В.С., Стецуков Г.Д., Фокин Д.А., Баннов В.М.
222

Введение. Технологический прогресс и достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) за последние годы поспособствовали возникновению решений, которые соответствуют ключевым трендам в глобальном образовании: увеличению гибкости и адаптивности, персонализации учебного процесса.

Ключевой вызов медицинского образования – экспоненциальный рост информации и накопление стремительно увеличивающихся в объёме баз данных современных и прошлых исследований. Решением может быть разработка интеллектуальной системы на основе технологий ИИ и хранения данных, способной автоматизировать поиск, анализ и обработку информации.

Целью данного исследования является проектирование и создание ключевых модулей интеллектуальной кроссплатформенной системы «DocAI» с использованием технологий обработки естественного языка и графовой базы данных для оптимизации образовательного процесса в медицинских вузах.

Материалы и методы. Проведён комплексный анализ ключевых трендов в глобальном и медицинском образовании, изучена научная литература и методологические подходы к цифровой трансформации и персонализации образовательной среды, проведено исследование по методологии Customer Development (CustDev) и выполнен конкурентный анализ современных решений на основе технологий искусственного интеллекта.

Результаты. В данном исследовании нами был реализован прототип интеллектуальной кросс-платформенной системы для решения ключевых проблем оптимизации образовательного процесса: автоматизация поиска, анализа и обработки информации с адаптацией под индивидуальные потребности и уровень знаний студентов и эффективно управлять большими массивами данных. Для этого был спроектирован прототип интеллектуальной системы с модульной организацией, где каждому модулю отводится своя задача: модуль БЯМ отвечает за формирование ответа пользователю, модуль графовой базы данных обеспечивает гибкое и масштабируемое хранение знаний; модуль методов извлечения информации отвечает за поиск и извлечение релевантных данных.

Выводы. Разработка интеллектуальной кросс-платформенной системы «DocAI» с использованием технологий обработки естественного языка и графовой базы данных рассматривается нами как актуальное решение задачи оптимизации образовательного процесса и «мягкого» внедрения AI-enabled education (AIEd) в учебную среду.

Прикрепленный файл Размер
Скачать статью 226.87 КБ
Ключевые слова: искусственный интеллект; медицинское образование; цифровая трансформация; обработка естественного языка; графовые базы данных; персонализация обучения; интеллектуальные системы