Поступила в редакцию: 03 сентября 2026 г.
Принята к публикации: 22 сентября 2026 г.
Опубликована online: 30 сентября 2026 г.
УДК: 378.147:004.8:616.2
DOI: 10.26212/2227-1937.2026.87.69.003
Тип статьи: Обзорная статья
ГЕНЕРАТИВНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ПОДГОТОВКЕ ПО ФТИЗИАТРИИ И ПУЛЬМОНОЛОГИИ: ВЛИЯНИЕ НА КЛИНИЧЕСКОЕ МЫШЛЕНИЕ, РИСКИ И ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ СТРАТЕГИИ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)
Измайлова С.Х.¹, Касенов Б.Ж.¹, Жумакажи М.Б.¹
¹ НАО «Казахский национальный медицинский университет имени С.Д. Асфендиярова»,
Алматы, Казахстан
Введение. Генеративный искусственный интеллект (GenAI) быстро внедряется в медицинское образование, однако его влияние на самостоятельное клиническое мышление остается неоднозначным. Для подготовки по фтизиатрии и пульмонологии эта проблема имеет особое значение, поскольку диагностические и терапевтические решения требуют интеграции клинических, микробиологических, молекулярно-генетических, функциональных и лучевых данных, а цена ошибочного вывода может быть высокой.
Цель. Обобщить современные данные о влиянии GenAI на формирование клинического мышления и определить условия его безопасного образовательного применения при подготовке специалистов по фтизиатрии и пульмонологии.
Материалы и методы. Выполнен структурированный нарративный обзор литературы. Поиск проводился в PubMed, Scopus и Web of Science преимущественно за 2020–2026 гг.; дополнительно рассматривались более ранние основополагающие публикации. Анализировались систематические обзоры, метаанализы, рандомизированные и квазиэкспериментальные исследования, профессиональные рекомендации и профильные работы по применению больших языковых моделей в туберкулезе и респираторной медицине. Отдельно оценивались образовательные эффекты, риски когнитивного делегирования и ошибки в задачах высокой клинической ответственности.
Результаты. Данные метаанализов свидетельствуют о возможном краткосрочном улучшении знаний, отдельных практических навыков и удовлетворенности обучением при использовании GenAI, однако качество доказательств остается неоднородным. Отдельные исследования демонстрируют улучшение клинического и критического мышления при структурированном, педагогически контролируемом использовании GenAI, тогда как неконтролируемая опора на модели связана с рисками когнитивного делегирования, automation bias и ослабления самостоятельной аналитической работы. В туберкулезе и респираторной медицине GenAI может применяться для разбора клинических случаев, формирования дифференциального ряда и обучения интерпретации функциональных исследований, однако требует обязательной верификации при работе с Xpert MTB/RIF, LF-LAM, лекарственной устойчивостью, ВРКТ и режимами противотуберкулезной терапии.
Обсуждение. Научно обоснованное использование GenAI во фтизиопульмонологическом образовании должно рассматриваться не как замена клинического рассуждения, а как контролируемая педагогическая опора. Предлагается трехэтапная модель: самостоятельная клиническая гипотеза → сопоставление с ответом GenAI → обязательная внешняя верификация по данным пациента, рекомендациям ВОЗ и национальным клиническим протоколам.
Заключение. GenAI способен усиливать обучение по фтизиатрии и пульмонологии только при сохранении первичного самостоятельного клинического решения и обязательной проверке вывода модели. Наиболее обоснованным представляется гибридный формат, сочетающий задания с ИИ и без ИИ, обучение калибровке доверия и верификацию клинических решений по актуальным рекомендациям.
Ключевые слова: генеративный искусственный интеллект; большие языковые модели; клиническое мышление; медицинское образование; туберкулез; фтизиатрия; пульмонология; лекарственная устойчивость; искусственный интеллект.
