ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ РАЗВИТИЯ КЛИНИЧЕСКОГО МЫШЛЕНИЯ СТУДЕНТОВ СТОМАТОЛОГИЧЕСКИХ ФАКУЛЬТЕТОВ
Keywords:
Ключевые слова: искусственный интеллект, клиническое мышление, стоматологическое образование, цифровизация образования, виртуальные пациенты, симуляционное обучение, цифровые образовательные технологии.Abstract
АННОТАЦИЯ: Современное медицинское образование развивается в условиях цифровизации и активного внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ). Одной из ключевых задач подготовки студентов стоматологических факультетов является формирование клинического мышления, включающего способность анализировать клинические данные, интерпретировать результаты диагностики и принимать обоснованные решения.
По данным Всемирной организации здравоохранения, значительная часть диагностических ошибок связана с недостаточно развитым клиническим мышлением молодых специалистов. В связи с этим всё большее внимание уделяется внедрению цифровых образовательных технологий, включая виртуальных пациентов, интеллектуальные обучающие платформы и системы поддержки принятия решений [1].
Исследования показывают, что применение ИИ в медицинском образовании способствует повышению качества обучения, улучшению аналитических навыков и развитию clinical reasoning у студентов [2]. Использование технологий искусственного интеллекта в стоматологии позволяет повысить точность интерпретации диагностических изображений и способствует совершенствованию профессиональной подготовки обучающихся [6].
Кроме того, использование виртуальных симуляторов и адаптивных обучающих систем обеспечивает более высокий уровень вовлечённости студентов в образовательный процесс и способствует приближению обучения к реальной клинической практике [9].
Одновременно в литературе отмечаются потенциальные риски чрезмерной зависимости от ИИ-систем, включая снижение уровня самостоятельного клинического анализа и критического мышления обучающихся. Полученные данные подтверждают перспективность применения технологий искусственного интеллекта в стоматологическом образовании при условии их рационального и контролируемого использования.
References
1. Alowais, S. A., Alghamdi, S. S., Alsuhebany, N., Alqahtani, T., Alshaya, A. I., Almohareb, S. N., et al. (2023). Revolutionizing healthcare: The role of artificial intelligence in clinical practice. BMC Medical Education, 23(1), 689. https://doi.org/10.1186/s12909-023-04698-z
2. Chan, K. S., Zary, N., & Chan, T. M. (2023). Artificial intelligence in medical education: Current trends and future directions. Medical Teacher, 45(9), 1015–1023. https://doi.org/10.1080/0142159X.2023.2183617
3. Davenport, T., & Kalakota, R. (2019). The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthcare Journal, 6(2), 94–98. https://doi.org/10.7861/futurehosp.6-2-94
4. Masters, K. (2019). Artificial intelligence in medical education. Medical Teacher, 41(9), 976–980. https://doi.org/10.1080/0142159X.2019.1595557
5. Sallam, M. (2023). ChatGPT utility in healthcare education, research, and practice: Systematic review. Healthcare, 11(6), 887. https://doi.org/10.3390/healthcare11060887
6. Schwendicke, F., Samek, W., & Krois, J. (2020). Artificial intelligence in dentistry: Chances and challenges. Journal of Dental Research, 99(7), 769–774. https://doi.org/10.1177/0022034520915714
7. Topol, E. (2019). High-performance medicine: The convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44–56. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0300-7
8. Wartman, S. A., & Combs, C. D. (2018). Medical education must move from the information age to the age of artificial intelligence. Academic Medicine, 93(8), 1107–1109. https://doi.org/10.1097/ACM.0000000000002044
9. Zhao, Y., Zhang, J., & Wang, Y. (2022). Application of virtual patient simulation in clinical education: A systematic review. BMC Medical Education, 22(1), 412. https://doi.org/10.1186/s12909-022-03415-6
10. Zupanic, M., & Rebacz, P. (2024). Artificial intelligence and clinical reasoning in dental education. European Journal of Dental Education, 28(1), 55–63. https://doi.org/10.1111/eje.12987
11. El-Hakim, M., et al. (2025). Artificial Intelligence in Dental Education: A Scoping Review. Dentistry Journal, 13(9), 384. https://doi.org/10.3390/dj13090384
12. Németh, T., et al. (2026). AI in medical and dentistry education: Perspectives from students and educators. BMC Medical Education. https://doi.org/10.1186/s12909-026-08886-5
13. Hosseini, S. M., et al. (2025). AI misuse and passiveness of students in medical education. Advances in Physiology Education. https://doi.org/10.1152/advan.00164.2025
14. Quinn, T. P., Senadeera, M., Jacobs, S., Coghlan, S., & Le, V. (2020). Trust and Medical AI: The challenges we face and the expertise needed to overcome them. arXiv. https://arxiv.org/abs/2008.07734
15. Rao, A., et al. (2026). AI chatbots misdiagnose in over 80% of early medical cases. JAMA Network Open.
16. АЛИЕВА, Н., ОЧИЛОВА, М., ТОЛИПОВА, М., & КАСИМОВА, Э. (2022). ОРТОПЕДИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ЛЕЧЕНИЯ ПАРОДОНТИТА СРЕДНЕЙ СТЕПЕНИ ТЯЖЕСТИ ШИНИРУЮЩИМИ СИСТЕМАМИ ТАШКЕНТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТОМАТОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ. Journal of new century innovations, 18(3), 119-143.
17. Касимова, Э. В., Салимов, О. Р., Очилова, М. У., & Толипова, М. А. (2022). ВЗАИМОСВЯЗЬ МЕЖДУ ДЕФИЦИТОМ ЭСТРОГЕНОВ И ЗАБОЛЕВАНИЯМИ ПАРОДОНТА У ЖЕНЩИН В ПЕРИОДЕ ПОСТМЕНОПАУЗЫ. Journal of new century innovations, 18(3), 49-71.
18. Ярмухамедов Б, Амануллаев Р, Газиева Э, Тургунов А, Меликузиев Т. Особенности состояния костной ткани при дентальной имплантации у пациентов с соматическими заболеваниями. Stomatologiya. 2020 Jun 26(3 (80)):29-32.
19. Ярмухамедов Б, Амануллаев Р, Газиева Э, Рахматов А, Махмудов М. МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ ВОЗМОЖНОГО РИСКА ПРОВЕДЕНИЯ ДЕНТАЛЬНОЙ ИМПЛАНТАЦИИ У ПАЦИЕНТОВ С ЗАБОЛЕВАНИЯМИ ПАРОДОНТА НА ФОНЕСОМАТИЧЕСКОЙ ПАТОЛОГИИ. Stomatologiya. 2020 May 26(2 (79)):48-51.
