У статті розглядається трансформація клінічного мислення хірурга в умовах стрімкого розвитку штуч ного інтелекту (ШІ) та зростання його ролі в діагностичних і лікувальних процесах. Детально проаналізовано сучасні
рівні інтеграції ШІ в хірургічну практику – від допоміжних алгоритмів підтримки рішень до автономних систем, здат них виконувати окремі етапи оперативного втручання. Особливу увагу приділено тому, як такі технології змінюють
когнітивну модель ухвалення клінічних рішень, перерозподіляючи фокус від суто інтуїтивного та досвідного підходу
до комбінованого, у якому поєднуються знання хірурга та аналітичні можливості машинного навчання.
У роботі також висвітлено ключові етичні виклики, пов’язані з опорою на алгоритмічні рекомендації, питання
відповідальності за результати лікування, прозорості роботи цифрових систем та необхідності збереження автоном- ності лікаря. Окремо проаналізовано освітні аспекти, зокрема зміну компетентнісних вимог до майбутніх хірургів,
важливість розвитку цифрової грамотності, критичного мислення та здатності до інтерпретації даних, що генерує ШІ.
На основі проведеного аналізу запропоновано комплекс рекомендацій щодо адаптації освітнього процесу, удо сконалення підготовки хірургів і формування етичних стандартів доброчесного використання ШІ. Підкреслено необ хідність гармонійного поєднання технологічних інновацій із фундаментальними принципами клінічної медицини для
забезпечення безпеки пацієнтів та підвищення якості хірургічної допомоги.
The article examines the transformation of a surgeon’s clinical thinking amid the rapid development of artificial
intelligence (AI) and the growing role of AI tools in diagnostic and therapeutic processes. It provides a detailed analysis of
the current levels of AI integration into surgical practice – from auxiliary decision-support algorithms to autonomous systems
capable of performing individual stages of surgical procedures. Particular attention is given to how these technologies modify
the cognitive model of clinical decision-making, shifting the focus from a purely intuitive and experience-based approach to a
combined one that integrates the surgeon’s expertise with the analytical capabilities of machine learning.
The article also highlights key ethical challenges associated with reliance on algorithmic recommendations, including
issues of responsibility for treatment outcomes, transparency of digital systems, and the need to preserve the physician’s
autonomy. Educational aspects are examined separately, emphasizing evolving competency requirements for future surgeons,
the importance of digital literacy, critical thinking, and the ability to interpret AI-generated data.
Based on the analysis, the article proposes a set of recommendations for adapting the educational process, improving
surgical training, and shaping ethical standards for the responsible use of AI. It underscores the necessity of harmonizing
technological innovation with the fundamental principles of clinical medicine to ensure patient safety and enhance the quality
of surgical care.
