CC BY
3016. Материалы с сайта https://www.acenet.edu/Pages/default.aspx, American Council of Education, (дата обращения: 28.10.2021).
17.Zhang D., Mishra S., Brynjolfsson E., Etchemendy J., Ganguli D., Grosz B., Lyons T., Manyika J., Niebles J.C., Sellitto M., Shoham Y., Clark J., and Perrault R, "The AI Index 2021 Annual Report," AI Index Steering Committee, Human-Centered AI Institute, Stanford University, Stanford, CA, March 2021.
18.5 Ways Your Institution Can Leverage Your Data Analytics. [Электронный ресурсу/https: //precisioncampus. com/blog/leverage-data-analytics-education/ (дата обращения: 28.10.2021).
19.Krawitz M., Law J., Litman S., How higher-education institutions can transform themselves using advanced analytics [Электронный ресурс]// https://www.mckinsey.com/industries/public-and-social-sector/our-insights/ August 8, 2018 (дата обращения: 28.10.2021).
20.Applications of IoT technology in the education sector for smarter schooling [Электронный ресурс]//https://www.businessinsider.com/iot-technology-education/ (дата обращения: 29.10.2021).
21.Wheelahan L., Moodie G., Analysing micro-credentials in higher education: a Bernsteinian analysis/Journal of Curriculum Studies, Volume 53, 2021. https://doi.org/10.1080/00220272.2021.1887358
22.OECD Future of Education and Skills 2030 project [Электронный ресурс]//https://www.oecd.org/education/2030-project/ (дата обращения: 29.10.2021).
ОТНОШЕНИЕ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ И СТУДЕНТОВ МЕДИЦИНСКИХ ВУЗОВ К ТЕХНОЛОГИЯМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В
УЗБЕКИСТАНЕ
Вихров И.П., Аширбаев Ш.П.
Аннотация. В этом исследовании авторы статьи провели анализ осведомленности, знаний и доверия к использованию технологий Искусственного Интеллекта в здравоохранении среди медицинских работников, преподавателей и студентов медицинских вузов. В том числе авторов интересовала осведомленность, знания и уровень доверия респондентов в области технологий Искусственного Интеллекта в Здравоохранении, что особенно актуально в свете принятого Постановления Президента Республики Узбекистан от 17.02.2021 за № И! 1-4996 «О мерах по созданию условий для ускоренного внедрения технологий искусственного интеллекта». При подготовке опроса были использованы онлайн службы по
созданию опросов в интернете компании Google - Google Forms, которые были распространены среди медицинских работников, преподавателей и студентов медицинских вузов через мобильные телефоны. Результаты опроса показали острую необходимость и актуальность скорейшего внедрения образовательных и научно-исследовательских мероприятий в области использования технологий Искусственного Интеллекта в здравоохранении.
Ключевые слова: Искусственный интеллект, здравоохранение, онлайн-опрос
THE ATTITUDE OF TEACHERS AND STUDENTS OF MEDICAL UNIVERSITIES TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN
UZBEKISTAN
Igor Vikhrov, Sherzod Ashirbaev
Abstract. In this study, the authors of the article analyzed the awareness, knowledge and trust in the use of Artificial Intelligence technologies in healthcare among medical professionals, teachers and students of medical universities. The authors were interested in awareness, knowledge and confidence of respondents in the area of Artificial Intelligence technologies in Health, which is especially important in light of the Decree of the President of the Republic of Uzbekistan dated 17.02.2021 № PP-4996 "On measures to create conditions for accelerated introduction of artificial intelligence technology". When preparing the survey, Google's online survey creation services - Google Forms - were used, which were distributed to medical workers, teachers and students of medical universities via mobile phones. The results of the survey showed the high need and urgency of the early implementation of educational and research activities in the field of the use of Artificial Intelligence technologies in healthcare.
Keywords: Artificial intelligence, healthcare, online survey
Введение
Роль новых и инновационных технологий в повышении качества медицинских услуг возрастает с каждым годом. Особенно актуально встает вопрос при развитии электронного и мобильного здравоохранении в 21 веке, когда технологии обработки информации, больших данных и интернет стал финансово более доступен, а также появились достаточное количество кадров, которые эти технологий внедряют и поддерживают.
Технологии Искусственного Интеллекта в здравоохранении также находятся на пике своей популярности в ведущих странах мира, а соответственно их начинают изучать и в Республике Узбекистан. Так в
стратегии, приятой в Указе Президента Республики Узбекистан за №УП-6079 от 05.10.2020 «ОБ УТВЕРЖДЕНИИ СТРАТЕГИИ «ЦИФРОВОЙ УЗБЕКИСТАН-2030» И МЕРАХ ПО ЕЕ ЭФФЕКТИВНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ» была принята стратегия Цифровой Узбекистан - 2030, где в том числе ожидается принятие целевых программ научно-исследовательских и инновационных проектов по направлениям развития цифровой экономики страны [1]. Причем приоритетом таких целевых программ ожидается такие темы научных исследований как изучение и применение на практике возможностей использования в отраслях экономики технологий виртуальной и дополненной реальности, искусственного интеллекта, криптографии, машинного обучения, анализа больших данных и облачного вычисления.
Более того в свете принятого Постановления Президента Республики Узбекистан от 17.02.2021 за № ПП-4996 «О мерах по созданию условий для ускоренного внедрения технологий искусственного интеллекта», использование технологий ИИ в здравоохранении выходит на новый уровень [2]. В данном Указе выделен ряд направлений, где технологии в Здравоохранении планируется разрабатывать и внедрять в приоритетных областях медицины и здравоохранения как ранняя диагностика пневмонии на основе анализа анализ снимков томографии, а также ранняя диагностика рака молочных желез при помощи снимков маммографии. Для этого запланировано создание национальных баз Больших данных, которые будут в открытом доступе, и без которых невозможно активное развитие и внедрение технологий Искусственного Интеллекта. Также в Постановлении предусмотрена поддержка образовательным и научно-исследовательским проектам в области Искусственного Интеллекта, без чего ожидать развитие в этой области практически невозможно. В связи с вышеперечисленным, для нас было важно провести исследование о том, как медицинские работники, врачи и средний медицинский персонал, а также профессорско-преподавательский состав и студенты медицинских вузов осведомлены, знают и доверяют технологиям Искусственного Интеллекта в здравоохранении.
В Узбекистане до настоящего времени мы не обнаружили данных, публикаций и научных работ, раскрывающих отношение медицинских работников к использованию технологий Искусственного Интеллекта в здравоохранении и в медицине, тем не менее ряд научных работ был проведен учеными других стран [3,4,6,7,8,9].
Базируюсь на этих исследованиях нами был приготовлен онлайн опрос, который фокусировался на изучении мнения целевых групп респондентов по вопросам использования технологий Искусственного Интеллекта в здравоохранении и медицине. Более того, к вопросам, касающихся изучения
самооценки респондентов в области теории практики технологий Искусственного Интеллекта нами были добавлены вопросы по изучению потребности в образовательных и научно-исследовательских мероприятиях и проектов в этой области.
Материалы и методы исследования
Нами была составлена анкета по изучению уровня информированности, отношения и оценки потребности в дополнительном обучении и научных исследованиях в области применения технологий Искусственного Интеллекта (ИИ) в медицине, используя веб приложение Google Forms (Официальное приложение компании Google по проведению онлайн опросов в интернете). Опрос проводился в режиме онлайн, который был доступен по ссылке https://forms. gle/JbJpLBKYCYWBMGoNA в период февраль-апрель 2021 года, с помощью приглашения по мобильному телефону пользователей Телеграм каналов медицинских вузов, профессиональных медицинских ассоциаций и врачей. При этом нами была получена демографическая и профессиональная информация о студентах-медиках, профессорско-преподавательском составе, врачах и медицинских сестер. Каждый участник имел возможность через электронную ссылку пройти онлайн-опрос только один раз. Участники были проинформированы о цели опроса (медицинского исследования) в предисловии к анкете. Добровольное участие в опросе после получения адекватной информации о его цели подразумевало информированное согласие. Мы подтверждаем, что участие было добровольным; участники не могли быть идентифицированы по представленному материалу, и никакой вероятный вред для участвующих лиц не мог возникнуть в результате исследования. Ответы были сделаны на одной веб-странице с одной кнопкой "Отправить", которая позволяла отправлять сообщения однократно и только по электронной ссылке, что делало ответы от нерелевантных респондентов крайне маловероятными.
В онлайн опросе приняло участие 410 респондента, из них самое большое количество составили студенты медицинских вузов 154 (37,6%), ППС медицинских вузов 107 (26,1%), врачи 105 (25,6%) человек, магистры/ординаторы - 29 (7,1%) и средний медицинский персонал 15 (3,7%) респондентов. Среди этих участников 193 (47,1%) были моложе 30 лет, респонденты были распределены согласно своему полу 161 (39,3%) мужчины и 249 (60,7%) женщины, большинство респондентов были представлены г. Ташкентом 341 (83.2%). Полученные данные были автоматически введены в программу Google Таблицы (аналог Майкрософт Excel), после чего данные были нами проанализированы.
Основные статистические данные (среднее и стандартное отклонение или общее число и процент) были вычислены для всех подгрупп
участвующих в опросе респондентов. Для всех тестов уровень значимости был установлен на уровне Р <0,05. Различия в ответах на опросник в зависимости от занимаемой должности, местоположения, опыта работы и медицинской специальности анализировались с помощью критерия Манна-Уитни. В подгрупповом анализе тесты Крускала-Уоллиса служили для оценки влияния гендерных факторов.
Опрос: Содержание опроса состояло из анкеты, касающейся информированности и отношения к ИИ, направления развития ИИ в медицине, возможных рисков использования ИИ в медицинской сфере и оценке потребности в обучающих и научно-исследовательских мероприятий по использованию ИИ в здравоохранении. Всего было составлено 20 вопросов, из которых первые 7 вопросов содержали демографическую информацию, а 13 вопросов содержали непосредственно целевые вопросы. Совместно с представителями Ассоциации врачей Узбекистана, которые изучили журнальные статьи по ИИ и составили анкету согласно их содержанию [3,4,6,7,8,9]. Нами была отправлена ссылка в телеграм каналы с более чем 5000 подписчиками, где участвуют врачи, средний медицинский персонал, студенты и ППС медицинских вузов.
При составлении анкеты мы использовали подход в виде Шкалы Лайкерта [10] — это психометрическая шкала, используемая в исследованиях с использованием опросников. Это наиболее широко используемый подход к масштабированию ответов в исследованиях опросов, так что термин часто используется взаимозаменяемо с рейтинговой шкалой, хотя существуют и другие типы рейтинговых шкал. Причем, отвечая на вопрос по Лайкерту, респонденты указывают свой уровень согласия или несогласия по симметричной шкале "согласен-не согласен" для ряда утверждений, касающихся ИИ. Таким образом, диапазон фиксирует интенсивность их чувств к предмету нашего исследования - ИИ в здравоохранении. Второй тип вопросов был составлен в виде формата "закрытый вопрос" с правом выбора только одного ответа [11]. Причем вопросы в этом формате были предварительно протестированы среди 20 человек в виде формата "открытый вопрос", а 5 наиболее часто использованных ответов были выделены непосредственно для проведения опроса.
Вопросы: всего было представлено 13 целевых вопросов, которые были сгруппированы по 4 темам.
1. Отношение: в первой части опроса задавался вопрос об отношении врача к применению ИИ в здравоохранении. Всего было включено семь закрытых вопросов на эту тему (В1-В7).
2. Ожидаемое применение в медицине: респондентов спрашивали о медицинских областях, в которых могут быть применены технологии ИИ. Всего было включено два закрытых вопроса (В8 и В9) по этой теме.
3. Возможные риски: респондентов спрашивали, какие проблемы их беспокоят в связи с применением ИИ в здравоохранении. В настоящее время в Узбекистане не совсем четко ясно и понятно, кто будет нести ответственность за неблагоприятные клинические исходы между врачами и ИИ; поэтому был включен вопрос об ответственности за решения ИИ в медицине. Всего было включено два закрытых вопроса (В10 и В11) по этой теме.
4. Потребность в обучении и исследовании: респондентов спрашивали, насколько высока потребность, по их мнению, в дополнительных образовательных и научно-исследовательских мероприятиях в этой области. В настоящее время в Узбекистане совсем недавно, а именно 17 февраля был принят нормативный документ, где одной из целью будет разработка законодательной базы в этой области, а также определены ВУЗы, которые будут готовить кадры в области ИИ, в том числе и для системы здравоохранения. Всего было включено два закрытых вопроса (В12 и В13) по этой теме.
Демографический анализ: Нами был проведен демографический анализ, где мы получили данные по возрасту, специальности, рабочему статусу и опыту работы. В том числе, мы интересовались географическим проживанием респондентов и их полом, а также местом профессиональной деятельности и видом организации (вуз, ЛПУ, сельская или городская местность).
Результаты
Участники
В результате проведения исследования 410 участников из примерно 5000 прочитавших объявление об изучении вопросов отношения медицинских работников и студентов медицинских вузов приняли участие в опросе (процент участия в опросе составил 8,2%). Из этих 410 респондентов самое большое количество составили студенты медицинских вузов 154 (36,7%), врачи 105 (25,6%) человек, ППС медицинских вузов 107 (26,1%), магистры/ординаторы - 29 (7,1%) и средний медицинский персонал 15 (3,7%) респондентов. Среди этих участников 193 (47,1%) были моложе 30 лет, среди них женщин 249 (60,7%), большинство респондентов были представлены г. Ташкентом 341 (83,2 %). Обобщенные демографические и профессиональные характеристики респондентов представлены в таблице №1.
Таб. №1. Обобщенные демографические и профессиональные характеристики респондентов (Обще число участников - 410 человек)_
№ Вопрос Результат
1 Возраст
• Меньше 30 • 193 (47.1%)
• 31-40 • 72 (17.6%)
• 41-50 • 60 (14.6%)
• 51-60 • 59 (14.4%)
• 61-70 • 24 (5.9%)
• Больше 71 • 2 (0.5%)
2 Пол
• Мужской • 161 (39.3%)
• Женский • 249 (60.7 %)
3 Рабочий статус в настоящее время
• Студент-медик • 154 (37.6%)
• Магистр/Ординатор • 29 (7.1%)
• Профессорско-преподавательский • 107 (26.1%)
состав
• Врач клиники/больницы • 105 (25.6%)
• Средний медицинский персонал • 15 (3.7%)
4 Опыт работы
• Студент/магистр/ординатор • 173 (42.2%)
• Меньше 10 лет • 69 (16.8%)
• 10-20 лет • 137 (33.4%)
• Больше 40 лет • 31 (7.6%)
5 Медицинская специальность
• Студент-медик • 155 (37.8%)
• Терапия • 79 (19.3%)
• Хирургия • 30 (7.3%)
• Другое • 146 (35.6%)
6 Статус медицинского учреждения
• Медицинский институт • 251 (61.2%)
• Университетская больница или • 16 (3.9%)
клиника
• Республиканские больницы (центры) • 34 (8.3%)
• Сельские больницы (городские) • 20 (4.9%)
• Сельская семейная поликлиника • 5 (1.2%)
• Сельские врачебные пункты • 2 (0.5%)
• Другое • 82 (20%)
7 Месторасположение медицинского учреждения • г. Ташкент • Каракалпакстан • Областные центры • Областные города • Сельская местность • 341 (83.2%) • 1 (0.2%) • 22 (5.4%) • 25 (6.1%) • 21 (5.1%)
Таб. №2. Результаты опроса по отношению медицинского персонала, ожидаемому применению, возможным рискам и потребности в обучении и исследовании применения ИИ в здравоохранении: (Обще число участников -410 человек)
1 Согласны ли вы с тем, что хорошо знакомы с теорией и практикой ИИ? • Абсолютно согласен • Согласен • Ни то ни другое • Не согласен • Абсолютно не согласен • 56 (13.7%) • 123 (30%) • 103 (25.1%) • 106 (25.9%) • 22 (5.4%)
2 Согласны ли вы с тем, что есть положительные примеры применения ИИ в здравоохранении? • Абсолютно согласен • Согласен • Ни то ни другое • Не согласен • Абсолютно не согласен • 92 (22.4%) • 167 (40.7%) • 100 (24.4%) • 43 (10.5%) • 8 (2%)
3 Согласны ли вы с тем, что способности ИИ по постановке диагноза превосходят клинический опыт самих врачей? • Абсолютно согласен • Согласен • Ни то ни другое • Не согласен • Абсолютно не согласен • 33 (8%) • 71 (17.3%) • 99 (24.1%) • 172 (42%) • 35 (8.5%)
4 Согласны ли вы с тем, что ИИ может
заменить вас в вашей работе? • Абсолютно согласен • Согласен • Ни то ни другое • Не согласен • Абсолютно не согласен • 21 (5.1%) • 40 (9.8%) • 66 (16.1%) • 210 (51.2%) • 73 (17.8%)
5 Согласны ли вы с тем, что в будущем вы всегда будете использовать ИИ для принятия медицинских решений? • Абсолютно согласен • Согласен • Ни то ни другое • Не согласен • Абсолютно не согласен • 39 (9.5 %) • 114 (27.8%) • 127 (31%) • 108 (26.3%) • 22 (5.4%)
6 Каковы преимущества использования ИИ? • ИИ может ускорять процессы в здравоохранении • ИИ может помочь в снижении числа медицинских ошибок • ИИ может давать клинически значимые, огромные объемы высококачественных данных в режиме реального времени • ИИ не имеет пространственно-временных ограничений • ИИ не имеет эмоционального истощения или физических ограничений • 94 (22.9 %) • 120 (29.3%) • 93 (22.7%) • 31 (7.6%) • 72 (17.6 %)
7 Если ваши суждения и суждения ИИ различаются, кому вы будете следовать? • Мнению врача • Мнению ИИ • Выбору пациентов • 345 (84.1%) • 33 (8%) • 32 (7.8%)
8 В какой области здравоохранения, по вашему мнению, ИИ будет наиболее полезен?
• Постановка диагнозов • 149 (36.3%)
• Принятие решения о лечении • 33 (8%)
• Терапия • 16 (3.9%)
• Биофармацевтические • 85 (20.7%)
исследования и разработки
• Оказание медицинской помощи в • 55 (13.4%)
удаленных районах
• Разработка программы • 72 (17.6%)
социального страхования
9 Как вы думаете, какой сектор здравоохранения будет первым использовать ИИ?
• Государственная первичная • 97 (23.7%)
медицинская помощь
• Частные клиники • 117 (28.5%)
• Специализированные клиники • 121 (29.5%)
(нейрохирургия, кардиохирургия,
акушерство и гинекология и т. д)
• Университетские больницы • 75 (18.3 %)
10 Какие проблемы вас беспокоят в связи с применением ИИ в медицине?
• ИИ не может быть использован • 118 (28.8%)
для предоставления заключения в
неожиданных ситуациях из-за
недостаточной базы данных
• ИИ недостаточно гибок для • 101 (24.6%)
применения к каждому пациенту
• ИИ будет трудно применять по • 84 (20.5%)
отношению к спорным ситуациям
• У ИИ низкая способность • 63 (15.4%)
сочувствовать и учитывать эмоцио-
нальное благополучие пациента
• ИИ разрабатывается
специалистом с небольшим • 44 (10.7 %)
клиническим опытом в
медицинской практике
11 Как вы думаете, кто будет нести ответственность за медицинские проблемы, вызванные ИИ?
• Лечащий врач • Компания, создавшая искусственный интеллект • Пациенты, согласившиеся следовать указаниям искусственного интеллекта • 158 (38.5%) • 204 (49.8%) • 48 (11.7%)
12 Есть ли необходимость проведения учебно-образовательных мероприятий по вопросам использования ИИ в здравоохранении? • Очень высокая • Высокая • Ни то ни другое • Низкая • Отсутствует • 140 (34.1%) • 143 (34.9%) • 73 (17.8%) • 39 (9.5%) • 15 (3.7%)
13 Есть ли необходимость проведения научно-исследовательских мероприятий по вопросам использования ИИ в здравоохранении? • Очень высокая • Высокая • Ни то ни другое • Низкая • Отсутствует • 138 (33.7%) • 160 (39%) • 71 (17.3%) • 26 (6.3%) • 15 (3.7%)
Ниже представлен анализ ответов на онлайн анкету согласно 4-м темам.
Отношение медицинского персонала и студентов
В целом из 410 респондентов 179 (41,2%) участника онлайн опроса отметили, что они очень хорошо и хорошо знакомы с теорией и практикой использования технологий ИИ в здравоохранении. В свою очередь 283 (69%) респондентов ответили, что не думают, что ИИ заменит их в их работе в качестве медицинского персонала (врача или медсестры) и чуть более половины респондентов 207 (50,6%) не согласны с тем, что ИИ сможет лучше врача ставить диагноз. Только 61 (14,9%) участников опроса считают, что ИИ сможет в будущем заменить их на работе и 104 (25,3%) респондентов соглашаются, что ИИ способен ставить диагноз лучше врача (Рис. №1). Большинство респондентов 345 (84,1%) будут опираться на свое мнение, если диагноз и суждения ИИ будут расходиться с врачебными выводами.
Рисунок №1. Отношение медицинского персонала и студентов к использованию технологий ИИ в здравоохранении
Отношение медицинского персонала и студентов
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
31.3%
50.6%
69.0%
25.1%
24.1%
43.7% 16.1%
25.3%
14.9%
Согласныли выстем, что хорошо знакомы с теорией и практикой ИИ?
I Абсолютно согласен/согласен
Согласныли выстем, что способности ИИ по постановке диагноза превосходят клинический опыт самих врачей?
Согласныли выстем, что ИИ может заменить вас в вашей работе?
I Н1и то ни другое
Абсолютно не согласен/не согласен
Распределение ответов участников по поводу положительных примеров использования ИИ в здравоохранении составило 259 (63,1%) за согласие с тем, что такие примеры существуют, в то же время только 153 (37,3%) респондентов высказались положительно по поводу постоянного возможного использования ИИ в своей работе. В свою очередь только 51 (12,5%) респондента отметили отсутствие положительного опыта использования ИИ в здравоохранении, но 130 (31,7%) участника в то же время отказываются использовать ИИ в своей деятельности в качестве медицинского персонала (см. Рис. №2).
Из основных преимуществ использования технологий ИИ в здравоохранении 120 (29.3%) респондентов отметили в своих ответах, что ИИ может помочь в снижении числа медицинских ошибок и 94 (22.9%), что ИИ может ускорять процессы в здравоохранении, в свою очередь 93 (22.7%) участника отметили, что ИИ может давать клинически значимые, огромные объемы высококачественных данных в режиме реального времени, ИИ не имеет эмоционального истощения или физических ограничений отметили 72 (17.6%) респондентов и только 31 (7.6%) участников указали на то, что ИИ не имеет пространственно-временных ограничений (см. Рис. №3).
Рисунок №2. Оценка имиджа технологий ИИ в здравоохранении Отношение медицинского персонала и студентов
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
12.5%
31.7%
24.4%
31.0%
63.1%
37.3%
Согласны ли вы с тем, что есть положительные примеры применения ИИ в здравоохранении?
Согласны ли вы с тем, что в будущем вы всегда будете использовать ИИ для принятия медицинских решений?
I Абсолютно согласен/согласен
I Ни то ни другое
Абсолютно не согласен/не согласен
Рисунок №3. здравоохранении
Преимущества использования технологий ИИ в
Преимущества использования ИИ
30.0% 25.0% 20.0% 15.0% 10.0% 5.0%
0.0% ИИ может ускорять процессы в здравоохранен нн ИИ может помочь в снижении числа медицинских ошибок ИИ может давать клинически значимые данные ИИ не имеет пространствен но-временных ограничений ИИ не имеет эмоционально г о истощения или физических ограничении
■ Процент 22.9% 29.3% 22.7% 7.6% 17.6%
Ожидаемое применение
По мнению 149 (36.3%) респондентов ИИ будет наиболее полезен в области постановки диагноза и при проведении биофармацевтические исследований и разработки новых лекарственных средств 85 (20.7%), в том числе 72 (17.6%) участников опроса отметили использование ИИ при разработке программ социального страхования. Меньше респондентов указали на использование ИИ при оказании медицинской помощи в удаленных районах 55 (13.4%), лечебной тактике 33 (8%) и непосредственно в процессе терапии 16 (3.9%) (см. Рис. №4).
Рисунок №4. Полезность применения ИИ в здравоохранении
Полезность использования ИИ
40.0% 35.0% 30.0% 25.0% 20.0% 15.0% 10.0% 5.0% 0.0%
| Процент
Постановка диагнозов
36.3%
Терапия Программа Био фармацевт Дистанционна
социального ические я помощь
страхования исследования
3.9% 17.6% 20.7% 13.4%
Касательно первенства по использованию технологий ИИ в секторах здравоохранения, то оно принадлежит по мнению респондентов в 121 (29.5%) случаях специализированным клиникам (нейрохирургия, кардиохирургия, акушерство и гинекология и т. д), далее в 117 (28.5%) ответах были отмечены частные клиники, государственная первичная медицинская помощь была выбрана 97 (23.7%) респондентами и университетские клиники отметили 75 (18.3 %) участников опроса (Рис.№5).
Рисунок №5. Первенство применения технологий ИИ в здравоохранении
Первенство использования ИИ
30.0% 25.0% 20.0% 15.0% 10.0% 5.0% 0.0%
■ Процент
Возможные риски
Следующие проблемы беспокоят респондентов больше всего - в 118 (28.8%) случаях участники считают, что ИИ не может быть использован для предоставления заключения в неожиданных ситуациях из-за недостаточной базы данных, ИИ недостаточно гибок для применения к каждому пациенту 101 (24.6 %) респондента отметили. В 84 (20.5%) ответах было указано, что ИИ будет трудно применять по отношению к спорным ситуациям, возникшим в процессе диагностики и лечения пациентов, а 63 (15,4%) участников отметили, что у ИИ низкая способность сочувствовать и учитывать эмоциональное благополучие пациента. В заключении в 44 (10.7%) случаях, респонденты считают, что ИИ разрабатывается специалистом с небольшим клиническим опытом в медицинской практике (см. Рис. №6).
Данные по ответственности за возможные проблемы, вызванные использованием ИИ, распределились следующим образом: в 204 (49.8%) случаях респонденты считают, что ответственность несет компания, создавшая искусственный интеллект, в 158 (38.5%) случае - лечащий врач и в 48 (11.7%) сами пациенты, согласившиеся следовать указаниям искусственного интеллекта (см. Рис. №7).
дарственная ервичная дицинская помощь 23.7%
28.5%
нные клиники
29.5%
Университетски е больницы
18.3%
Рисунок №6. Проблемы применения технологий ИИ в здравоохранении
Проблемы использования ИИ
30.0%
25.0%
20.0%
15.0%
10.0%
5.0%
0.0% Недостаточная база данных Недостаточно гибкий Спорные ситуации Сочуствиеи эмоции Недостаток опыта
■ Процент 28.8% 24.6% 20.5% 15.4% 10.7%
Рисунок №7. Ответственность за применение технологий ИИ в здравоохранении
„ Ответственность
Пациент
12%
Компания ■ Врач ■ Пациент
Потребность в обучении и исследовании
На вопрос о потребности в проведения учебно-образовательных мероприятий по вопросам использования ИИ в здравоохранении 283 (69%) респондентов отметили, как очень высокую/высокую, как низкую/отсутствует потребность в обучении, выбрали 54 (13,2%) респондентов и не определись с выбором 73 (17.8%). В свою очередь необходимость проведения научно-исследовательских мероприятий по вопросам использования ИИ в здравоохранении 298 (72.7%) респондентов отметили, как очень высокую/высокую, как низкую/отсутствует потребность в обучении, выбрали 41 (10%) респондентов и не определись с выбором 71 (17.3 %) (см. Рис. №8).
Рисунок №8. Потребность в обучение и исследованиях технологий ИИ в здравоохранении
Обучение и исследование ИИ
120%
100%
80%
60%
40%
20%
0%
13.2%
I
17.8%
69.0%
10.0% г
17.3%
72.7%
Обучение Исследование
| Очень высокая/высокая ■ Ни то ни другое ■ Отсутствует/очень низкая
Обсуждение
При проведении анализа литературы, наше исследование оказалось одним из немногих исследований отношения медицинских работников к использованию технологий ИИ в здравоохранении. Результаты этого опроса свидетельствуют о том, что почти половина опрошенных в целом знакомы с технологиями ИИ, а также две трети участников знакомы с положительной практикой его использования в здравоохранении, а чуть меньше четверти участников считают, что ИИ более точен при постановке диагноза. С другой
стороны, большинство участников не думают, что ИИ сможет заменить врача в своей работе, и только чуть более 10% считают, что ИИ заменит врача и только треть респондентов указали, что будут использовать ИИ в своей работе, в случае такой возможности. Обобщая этот блок исследования, можно сделать вывод, что медицинские работники в Узбекистане пока с осторожностью относятся к использованию технологий ИИ в здравоохранении.
Для понимания значения ИИ в здравоохранении надо рассматривать ряд концепций, которые определяют современную медицину, одна из них - так называемая персонализированная или прецизионная медицина (точная), когда для в целях диагностики, лечения и профилактики используются достижения в области генома человека, фармакогенетики, технологий обработки информации и ряда других наук, направленных на точное определение индивидуальных характеристик пациента [12]. Такой подход позволяет врачам выбирать индивидуальные стратегии лечения и профилактики для своих пациентов. Это требует значительных вычислительных мощностей и алгоритмов, которые могут учиться сами по себе с высокой скоростью. Поэтому считается, что нет точной медицины без технологий ИИ. Так согласно результатам нашего исследования большинство врачей считают, что ИИ будет больше всего полезен при постановке диагноза и проведения биофармацевтических исследований.
Из преимуществ технологий ИИ респонденты отмечали полезность ИИ в области снижения врачебных ошибок, а также в ускорении процессов в здравоохранении, что особенно актуально в свете реформ, происходящих в Республике Узбекистан и ожидаемом переходе на модель медицинского социального страхования, когда точность и скорость обработки информации будет является абсолютно важным пререквизитом для успешного внедрения данной модели финансирования здравоохранения.
В свою очередь, абсолютное большинство участников опроса указали на то, что при возникновении спорных ситуаций, они будут руководствоваться мнением врачей, что указывает на определенный антропоцентризм, возможно восходящий к такому феномену, как тенденция к «очеловечиванию ИИ». В литературе есть большое количество доказательств того, как система ИИ, особенно в области анализа изображения (МРТ и рентгеновские снимки) на основе систем Больших данных и машинного обучения практически безошибочно определяет диагноз, тем не менее, определенный скептицизм к технологиям ИИ среди участников опроса сохраняется [13,14,15].
Данный скептицизм может возникнуть при будущем применении ИИ в здравоохранении, что определено в стратегии развития ИИ в Узбекистане,
принятой 17 февраля 2021 года. На наш взгляд необходимо определить правила и принципы применения ИИ в здравоохранении. Мы считаем, что технологии ИИ могут спровоцировать этические и юридические проблемы в медицине. Государственные регулирующие органы должны контролировать алгоритмы ИИ для обеспечения безопасности здоровья населения, особенно в системе здравоохранения.
В этой связи показательны результаты опроса по исследованию необходимости проведения образовательных и научно-исследовательских мероприятий по изучению технологий ИИ в здравоохранении, в обоих случаях две трети респондентов отмечают очень высокую/высокую потребность.
Подытоживая дискуссию по результатам нашего исследования, мы хотели бы отметить, что важность изучения феномена ИИ в здравоохранении не вызывает никаких сомнений, а будущие медицинские работники будут находиться в реальности ИИ, что в свою очередь требует значительных финансовых, научных и административных ресурсов для развития.
Выводы
Это исследование показало, что выбранная нами целевая группа считает применение ИИ в здравоохранении в целом весьма полезным и в какой-то мере необходимым. Респонденты отметили, что наиболее полезными областями медицины, в которых ИИ будет наиболее эффективен, являются диагностика и проведение биофармацевтических исследований. Однако большинство респондентов не верят, что ИИ заменит их роль в качестве провайдеров медицинских услуг. Тем не менее, такое же по размеру количество участников отметило высокую потребность в дальнейшем изучении и получении образования в этой области. В целом, обобщая выводы из полученных результатов, нам стало абсолютно ясна острая необходимость продолжать исследования в этой области с более глубоким изучением отдельных вопросов и гипотез, а также с привлечением общенациональных групп врачей, студентов и ППС медицинских вузов. Последние тенденции развития в области использования технологий ИИ в здравоохранении показали с большой вероятностью, что сегодняшние студенты, которые будут врачами в течение следующих 5-10 лет будут работать в условиях широкого внедрения и использования технологии ИИ в здравоохранении и медицине, в связи с чем, актуальность в образовании и исследованиях в этой области многократно возрастает.
Литература
1. Указ Президента Республики Узбекистан за №УП-6079 от 05.10.2020 «Об утверждении стратегии «Цифровой Узбекистан-2030» и мерах по ее эффективной реализации». Национальная база данных законодательства, 06.10.2020 г., № 06/20/6079/1349;
2. Постановление Президента Республики Узбекистан от 17.02.2021 г. № ПП-4996 «О мерах по созданию условий для ускоренного внедрения технологий искусственного интеллекта», Национальная база данных законодательства, 18.02.2021 г., № 07/21/4996/0127;
3. Oh, S., Kim, J. H., Choi, S. W., Lee, H. J., Hong, J., & Kwon, S. H. (2019). Physician Confidence in Artificial Intelligence: An Online Mobile Survey. Journal of medical Internet research, 21(3), e 12422. https://doi.org/10.2196/12422;
4. Lai, MC., Brian, M. & Mamzer, MF. Perceptions of artificial intelligence in healthcare: findings from a qualitative survey study among actors in France. J Transl Med 18, 14 (2020). https://doi.org/10.1186/s12967-019-02204-y;
5. Eysenbach G. Improving the quality of Web surveys: the Checklist for Reporting Results of Internet E-Surveys (CHERRIES) J Med Internet Res. 2004 Dec 29;6(3):e34. doi: 10.2196/jmir.6.3.e34. http://www.jmir.org/2004/3/e34/;
6. 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 11, 14 (2020). https://doi.org/10.1186/s13244-019-0830-7;
7. 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 294, 567-592 (2020). https://doi. org/ 10.1007/s10479-018-2818-y;
8. European Society of Radiology (ESR)., Codari, M., Melazzini, L. et al. Impact of artificial intelligence on radiology: a EuroAIM survey among members of the European Society of Radiology. Insights Imaging 10, 105 (2019). https://doi.org/10.1186/s13244-019-0798-3;
9. Karaca, O., Qali§kan, S.A. & Demir, K. Medical artificial intelligence readiness scale for medical students (MAIRS-MS) - development, validity and reliability study. BMC Med Educ 21, 112 (2021). https://doi.org/10.1186/s12909-021-02546-6;
10. Wuensch, Karl L. (October 4, 2005). «What is a Likert Scale? and How Do You Pronounce 'Likert?'». East Carolina University. Retrieved March 03, 2021;
11. Worley, Peter (2015-11-29). "Open thinking, closed questioning: Two kinds of open and closed question". Journal of Philosophy in Schools. 2 (2). https://doi: 10.21913/JPS.v2i2.1269
12. Ginsburg, G. S., & Willard, H. F. (2009). Genomic and personalized medicine: foundations and applications. Translational research, 154(6), 277-287. doi:10.1016/j.trsl.2009.09.005;
13. Savadjiev, P., Chong, J., Dohan, A. et al. Demystification of Al-driven medical image interpretation: past, present and future. Eur Radiol 29, 1616-1624 (2019). https://doi.org/10.1007/s00330-018-5674-x;
14. Sailer, A.M., Tipaldi, M.A. & Krokidis, M. AI in Interventional Radiology: There is Momentum for High-Quality Data Registries. Cardiovasc Intervent Radiol 42, 1208-1209 (2019). https://doi.org/10.1007/s00270-019-02249-y;
15. Schuur, F., Rezazade Mehrizi, M.H. & Ranschaert, E. Training opportunities of artificial intelligence (AI) in radiology: a systematic review. Eur Radiol (2021). https://doi. org/ 10.1007/s00330-020-07621 -y.
LEVERAGING DIGITAL TECHNOLOGIES FOR ADDRESSING YOUTH UNEMPLOYMENT IN THE CONTEXT OF COVID - 19
Nargiza Khamidova
Abstract. Millions of employees around the world have been suffered by job losses due to the coronavirus crisis, while the economic impact on young workers has been stronger. The social and economic engagement of young people was a persistent problem until the actual onset of the crisis. Young people today tend to face the long-term impact of a pandemic if innovative policies and measures are not taken immediately. The problem of youth employment opportunities is complex and differs according to gender and preconditions between urban and rural areas depending on the country. Due to various information gaps and poor access to social media, minimal work experience or lack of relevant experience, young people can be misinformed. Even as education grows, much of the research cites the lack of skills and experience in various regions of the world as the main obstacles to career opportunities for young people. Educational structures in different lower economies provide programs that do not improve the competencies required for the hard and soft skills of the modern labor market. Key issues emerged as a lack of qualifications and a mismatch between
