Валідація алгоритмів штучного інтелекту в процесі розвитку клінічного мислення здобувачів медичних університетів

Abstract

Стрімке впровадження технологій штучного інтелекту в медичну освіту зумовлює потребу в забезпеченні їхньої наукової обґрунтованості, педагогічної доцільності та етичної безпеки. Це є основною умовою для формування фахових компетентностей майбутніх лікарів. Особливого значення набуває проблема валідації алгоритмів штучного інтелекту в процесі розвитку клінічного мислення здобувачів медичних університетів, оскільки саме від якості таких систем залежить ефективність навчання, рівень аналітичних навичок і здатність до ухвалення обґрунтованих клінічних рішень. Метою дослідження є аналіз основних підходів до валідації алгоритмів штучного інтелекту, визначення критеріїв їхньої ефективності та оцінка впливу інноваційних технологій на розвиток клінічного мислення майбутніх фахівців.

The rapid introduction of artificial intelligence (AI) technologies into medical education necessitates ensuring their scientific validity, pedagogical feasibility, and ethical safety, which is a critical indicator for the formation of professional competencies of future doctors. In this context, the problem of validating AI thinking algorithms in the process of developing the clinical condition of medical university students is of particular importance, since it is the quality of such a system that determines the effectiveness of training, the level of analytical skills, and the ability to make informed clinical decisions. The method of work is the analysis of the main approaches to validating AI algorithms, determining the criteria for their effectiveness, and assessing the impact of innovative technologies on the formation of clinical thinking of future specialists. The study summarizes modern methods of using artificial intelligence in the educational process, in particular, virtual patients, clinical decision support systems, adaptive educational platforms, and automated knowledge assessment tools. It is shown that these technologies contribute to the development of clinical reasoning, analytical thinking, the ability to work with uncertain clinical situations and the formation of a systematic approach to decision-making. At the same time, it is emphasized that their effectiveness largely depends on quality validation, which includes internal, external and educational algorithm testing, as well as evaluation according to the criteria of accuracy, reliability, reproducibility and educational outcome.