Концепция применения больших языковых моделей при использовании кейс-метода в медицинском образовании

Цель. Исследование посвящено современным формам реализации кейс-метода как ключевого инструмента в развитии клинического мышления врачей. Определены основные факторы, усложняющие создание ситуационных задач и ограничивающие масштабное применение этого метода в медицинском образовании.

Материалы и методы. Предложена концепция использования больших языковых моделей (LLM) для снижения сложности и трудоемкости разработки ситуационных задач в медицинском обучении.

Результаты. Разработан и протестирован прототип интерактивного кейса на базе LLM ChatGPT-4o, основанный на клинической рекомендации по хронической сердечной недостаточности. Прототип позволяет диалоговое взаимодействие с обучающимися, генерацию лабораторных и инструментальных данных, а также адаптацию сложности кейсов в режиме реального времени. Несмотря на эффективность, подтверждены риски, связанные с появлением ошибок генерации контента (так называемых "галлюцинаций").

Заключение. Предложена концепция применения LLM для автоматизации и улучшения кейс-метода в медицинском образовании. Сформулированы требования к разработке цифрового решения, которое позволит значительно упростить создание и модификацию ситуационных задач, а также обеспечит развитие клинического мышления врачей. Дальнейшие усилия должны быть направлены на минимизацию генеративных ошибок и создание специализированных интерфейсов для эффективного использования LLM в обучении.

1. Шкуратова Е.И. Сущность метода case-based learning // Современные научные исследования и инновации. – 2017. – №11.

2. Мелоян В.Г., Бегларян М.Е., Лузин А.И. Проблемы современного педагогического образования. – 2022. – №75-2. Доступно по: https://cyberleninka.ru/article/n/istoriya-razrabotki-i-ispolzovaniyakeys-metoda-v-uchebnom-protsesse. Доступ от 27.08.2024.

3. Lane JL, Slavin S, Ziv A. Simulation in medical education: A re- view. Simulation & Gaming. 2001; 32(3): 297-314.

4. Андронов В.П. Формирование клинического мышления в условиях вузовского обучения // Известия Самарского научного центра РАН. – 2012. – №2-1. Доступно по: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-klinicheskogo-myshleniya-v-usloviyah-vuzovskogo-obucheniya. Доступ от 27.08.2024.

5. Буравкова А.Г., Демьянова О.Б., Буравков Б.П. Ситуационные задачи как способ формирования клинического мышления врача // Личность, семья и общество: вопросы педагогики и психологии. – 2014. – №38. Доступно по: https://cyberleninka.ru/article/n/situatsionnye-zadachikak-sposob-formirovaniya-klinicheskogo-myshleniya-vracha. Доступ от 27.08.2024.

6. Погорелова И.Г., Жукова Е.В., Калягин А.Н. Использование кейс-метода в высшем медицинском образовании // БМЖ. – 2010. – №2. Доступно по: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovaniekeys-metoda-v-vysshem-meditsinskom-obrazovanii. Доступ от 27.08.2024

7. Путинцев А.Н., Алексеев Т.В. Кейс-метод в медицинском образовании: современные программные продукты // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2016. – №12-9. – С.1655-1659.

8. Mitchell JA, Lee AS, TenBrink T, et al. AI/LEARN: an interactive videodisk system for teaching medical concepts and reasoning. J Med Syst. 1987; 11(6): 421-429. doi: 10.1007/BF00993009.

9. Методические рекомендации по созданию интерактивных ситуационных задач. Центр развития непрерывного медицинского и фармацевтического образования на базе ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России. Доступно по: https://centrnmo.ru/fileadmin/user_upload/files/metodicheskie_rekomendacii_po_sozdaniju_isz.pdf. Доступ от 27.08.2024.

10. Интерактивные ситуационные задачи по чтению и интерпретации электрокардиограмм. Портал медицинского и фармацевтического образования Минздрава России. Доступно по: https://edu.rosminzdrav.ru/specialistam/proekty/novye-vozmozhnosti-nepreryvnogo-obrazovanija/interaktivnye-situacionnye-zadachi-po-chteniju-i-interpretacii-ehlektrokardiogramm. Доступ от 27.08.2024

11. ChatGPT. OpenAI, L.L.C. Available from: https://chatgpt.com. Сited 27.08.2024.

12. GigaChat Реестровая запись №20407 от 14.12.2023. Российский реестр программного обеспечения. Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. Доступно по: https://reestr.digital.gov.ru/reestr/2011617. Доступ от 27.08.2024.

13. iz.ru Известия. Доступно по: https://iz.ru/1665343/2024-03-14/kolichestvo-polzovatelei-gigachati-kandinsky-dostiglo-18-mln. Доступ от 27.08.2024.

14. Шадеркина В.А. ChatGPT в медицине: возможности и ограничения // Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения. – 2024. – №10(1). – С.33-43.

15. tass.ru ТАСС. Доступно по: https://tass.ru/obschestvo/19975699. Доступ от 27.08.2024.

16. Safranek CW, Sidamon-Eristoff AE, Gilson A, Chartash D. The Role of Large Language Models in Medical Education: Applications and Implications. JMIR Med Educ. 2023; 9: e50945. doi: 10.2196/50945.

17. ChatClinic Available from: https://www.chatclinic.ai/about. Сited 27.08.2024.

18. Хроническая сердечная недостаточность. Рубрикатор клинических рекомендации Минздрава России. Доступно по: https://cr.minzdrav.gov.ru/schema/156_1. Доступ от 27.08.2024.

19. DALL·E 3. OpenAI, L.L.C. Available from: https://openai.com/index/dall-e-3. Сited 27.08.2024.