Сравнительная характеристика степени информированности и отношения к искусственному интеллекту среди русско- и англоговорящих студентов Оренбургского государственного медицинского университета

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование: технологии искусственного интеллекта (ИИ) активно внедряются в медицину. Поскольку студенты медицинских вузов являются будущими врачами, важно оценить степень их информированности и отношение к ИИ.

Цель: сравнить степень информированности и отношения к ИИ среди русскоговорящих студентов Оренбургского государственного медицинского университета (ОрГМУ) из Российской Федерации и англоговорящих студентов ОрГМУ из Республики Индия.

Методы: в период с 12 по 25 марта 2023 года было проведено добровольное анонимное анкетирование студентов ОрГМУ с помощью платформы Google Forms. Анкета включала 28 вопросов. Для студентов иностранного факультета была подготовлена версия на английском языке. Все ответы были проанализированы статистически (расчёт средних значений по шкале Ликерта, критериев Стьюдента и хи-квадрат Пирсона).

Результаты: в опросе приняли участие 331 студент: 214 русскоговорящих и 117 англоговорящих; 127 мужчин, 202 женщины, двое не указали пол. Всех участников разделили на 2 подгруппы: младшие курсы (1–3-й курс — 200 участников) и старшие курсы (4–6-й курс — 131 участник). Абсолютное большинство респондентов (92,3%) знают, что такое ИИ, при этом среди русскоговорящих студентов этот процент выше (p <0,001) — 95,8% против 84,6% англоговорящих. О возможности применения ИИ в медицине знают лишь 34,1% русскоговорящих и 46,2% англоговорящих студентов (p=0,032). О применении ИИ в лучевой диагностике и патологической анатомии знают 28,5 и 23,4% русскоговорящих и 44,4 и 38,5% англоговорящих респондентов соответственно (p=0,004). Наибольшее согласие студенты выразили с утверждением, что ИИ сыграет значительную роль в развитии и поддержке медицины в будущем (среднее значение по шкале Ликерта — 4,23). Студенты наименее согласны с утверждением, что диагностические способности ИИ превосходят клинический опыт врача-человека (среднее значение — 2,84). 76,7% респондентов в случае расхождения мнений ИИ и врача окончательное решение доверят второму. Подавляющее большинство респондентов считают перспективными направлениями для использования ИИ лучевую диагностику, анализ электрокардиограмм и патологическую анатомию — 91,3; 71,3 и 70,4% соответственно. По остальным утверждениям об отношении к ИИ средние значения находились в диапазоне 3,63–4,33. Из недостатков применения ИИ выделяют угрозу утечки данных, а из преимуществ — быстрый анализ данных и помощь в диагностике.

Заключение: англоговорящие студенты оказались более осведомлёнными о применении ИИ в медицине. При этом обучающиеся из России показали более позитивное отношение к ИИ. Однако в случае расхождения мнений врача и ИИ обе группы респондентов доверят решение врачу.

Полный текст

Обоснование: технологии искусственного интеллекта (ИИ) активно внедряются в медицину. Поскольку студенты медицинских вузов являются будущими врачами, важно оценить степень их информированности и отношение к ИИ.

Цель: сравнить степень информированности и отношения к ИИ среди русскоговорящих студентов Оренбургского государственного медицинского университета (ОрГМУ) из Российской Федерации и англоговорящих студентов ОрГМУ из Республики Индия.

Методы: в период с 12 по 25 марта 2023 года было проведено добровольное анонимное анкетирование студентов ОрГМУ с помощью платформы Google Forms. Анкета включала 28 вопросов. Для студентов иностранного факультета была подготовлена версия на английском языке. Все ответы были проанализированы статистически (расчёт средних значений по шкале Ликерта, критериев Стьюдента и хи-квадрат Пирсона).

Результаты: в опросе приняли участие 331 студент: 214 русскоговорящих и 117 англоговорящих; 127 мужчин, 202 женщины, двое не указали пол. Всех участников разделили на 2 подгруппы: младшие курсы (1–3-й курс — 200 участников) и старшие курсы (4–6-й курс — 131 участник). Абсолютное большинство респондентов (92,3%) знают, что такое ИИ, при этом среди русскоговорящих студентов этот процент выше (p <0,001) — 95,8% против 84,6% англоговорящих. О возможности применения ИИ в медицине знают лишь 34,1% русскоговорящих и 46,2% англоговорящих студентов (p=0,032). О применении ИИ в лучевой диагностике и патологической анатомии знают 28,5 и 23,4% русскоговорящих и 44,4 и 38,5% англоговорящих респондентов соответственно (p=0,004). Наибольшее согласие студенты выразили с утверждением, что ИИ сыграет значительную роль в развитии и поддержке медицины в будущем (среднее значение по шкале Ликерта — 4,23). Студенты наименее согласны с утверждением, что диагностические способности ИИ превосходят клинический опыт врача-человека (среднее значение — 2,84). 76,7% респондентов в случае расхождения мнений ИИ и врача окончательное решение доверят второму. Подавляющее большинство респондентов считают перспективными направлениями для использования ИИ лучевую диагностику, анализ электрокардиограмм и патологическую анатомию — 91,3; 71,3 и 70,4% соответственно. По остальным утверждениям об отношении к ИИ средние значения находились в диапазоне 3,63–4,33. Из недостатков применения ИИ выделяют угрозу утечки данных, а из преимуществ — быстрый анализ данных и помощь в диагностике.

Заключение: англоговорящие студенты оказались более осведомлёнными о применении ИИ в медицине. При этом обучающиеся из России показали более позитивное отношение к ИИ. Однако в случае расхождения мнений врача и ИИ обе группы респондентов доверят решение врачу.

×

Об авторах

Мария Леонидовна Калинина

Оренбургский государственный медицинский университет

Email: maria.kalinina1990@gmail.com
ORCID iD: 0009-0009-1293-8243
Россия, Оренбург

Алексей Петрович Свитачёв

Оренбургский государственный медицинский университет

Email: alekseismed@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-8539-1267
Россия, Оренбург

Диганта Бисвас

Оренбургский государственный медицинский университет

Email: digantabiswas143@gmail.com
ORCID iD: 0009-0003-6706-0649
Россия, Оренбург

Пандей Вишну

Оренбургский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: manipaljaipur068@gmail.com
ORCID iD: 0009-0007-2317-3296
Россия, Оренбург

Список литературы

  1. Вихров И.П., Аширбаев Ш.П. Отношение преподавателей и студентов медицинских вузов к технологиям искусственного интеллекта в Узбекистане // Перспективы развития высшего образования. 2021. № 10. С. 19–39. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/otnoshenie-prepodavateley-i-studentov-meditsinskih-vuzov-k-tehnologiyam-iskusstvennogo-intellekta-v-uzbekistane. Дата обращения: 30.03.2023.
  2. Квон Г.М., Вакс В.Б., Поздеева О.Г. Использование шкалы Лайкерта при исследовании мотивационных факторов обучающихся // Концепт. 2018. № 11. С. 1039–1051. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-shkaly-laykerta-pri-issledovanii-motivatsionnyh-faktorov-obuchayuschihsya. Дата обращения: 30.03.2023.
  3. Стрельников С.С., Вохминцев А.П., Каткова А.Л., Ушакова О.М. Искусственный интеллект в медицине: соотношение обыденного и профессионального понимания // Проблемы современного образования. 2022. № 6. С. 55–69. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-meditsine-sootnoshenie-obydennogo-i-professionalnogo-ponimaniya. Дата обращения: 30.03.2023.
  4. European Society of Radiology (ESR). Impact of artificial intelligence on radiology: a EuroAIM survey among members of the European Society of Radiology // Insights Imaging. 2019. Vol. 10, N 1. P. 105. doi: 10.1186/s13244-019-0798-3
  5. Fan W., Liu J., Zhu S. et al. Investigating the impacting factors for the healthcare professionals to adopt artificial intelligence-based medical diagnosis support system (AIMDSS) // Ann Oper Res. 2020. Vol. 294. P. 567–592. doi: 10.1007/s10479-018-2818-y
  6. Karaca O., Çalışkan S.A., Demir K. Medical artificial intelligence readiness scale for medical students (MAIRS-MS) — development, validity and reliability study // BMC Med Educ. 2021. Vol. 21. P. 112. doi: 10.1186/s12909-021-02546-6
  7. Oh S., Kim J.H., Choi S.W., et al. Physician Confidence in Artificial Intelligence: An Online Mobile Survey // J Med Internet Res. 2019. Vol. 21, N 3. P. e12422. doi: 10.2196/12422
  8. Pesapane F., Codari M., Sardanelli F. Artificial intelligence in medical imaging: threat or opportunity? Radiologists again at the forefront of innovation in medicine // Eur Radiol Exp. 2018. Vol. 2. P. 35. doi: 10.1186/s41747-018-0061-6
  9. Sit C., Srinivasan R., Amlani A., et al. Attitudes and perceptions of UK medical students towards artificial intelligence and radiology: a multicentre survey // Insights Imaging. 2020. Vol. 11, N 1. P. 14. doi: 10.1186/s13244-019-0830-7
  10. Wong S.H., Al-Hasani H., Alam Z., et al. Artificial intelligence in radiology: how will we be affected? // Eur Radiol. 2019. Vol. 29. P. 141–143. doi: 10.1007/s00330-018-5644-3
  11. Worley P. Open thinking, closed questioning: Two kinds of open and closed question // Journal of Philosophy in Schools. 2015. Vol. 2, N 2. doi: 10.21913/JPS.v2i2.1269

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 79539 от 09 ноября 2020 г.


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах