Prospects for using an artificial intelligence model as an educational platform for training microbiologists

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Problem statement. Artificial intelligence (AI) has great potential in various fields of medicine, including microbiology, but AI and educational platforms using AI are not yet sufficiently used in professional training. The research problem is relevant optimized the existing methods of training microbiologists at a university using AI models to make the student learning process more efficient, personalized and profound. Methodology . Russian and foreign studies on the use of AI in medicine and medical education were analyzed, approaches to training microbiologists to conduct high-quality laboratory research based on the use of AI as an educational platform were modeled. The authors applied advanced machine learning methods, including segmentation clustering algorithms for processing images of microbiological samples. Results . A training course has been developed and implemented Application of Artificial Intelligence in Microbiological Practice for students of additional professional education programs and students - future microbiologists, in order to equip them with knowledge and practical skills in integrating AI computing technologies into the process of analyzing microbiological samples. Theoretical and practical classes in the laboratory, an approach to sample preparation and mask creation using AI are offered. The implementation of the training course showed a high level of student’ readiness to work with AI, the relevance of the proposed educational materials and the possibility of practical application in a wide range of laboratory studies. Conclusion . The training course for students of additional professional education and students - future microbiologists developed and described in the article is a promising basis for training for a qualitative change in practical research in microbiological laboratories using AI.

Авторлар туралы

Pavel Filippov

Moscow Scientific and Practical Center for Laboratory Research, Moscow Department of Health

Email: FilippovPN@dcli.ru
ORCID iD: 0009-0001-3613-0558

Bacteriologist, Head of the Laboratory Center

49 Orekhoviy bul’var, bldg 1, Moscow, 115580, Russian Federation

Andrey Komarov

Moscow Scientific and Practical Center for Laboratory Research, Moscow Department of Health

Email: KomarovAG@dcli.ru
ORCID iD: 0009-0000-8597-7125
SPIN-код: 8442-5834

Chief Freelance Specialist in Clinical Laboratory Diagnostics

49 Orekhoviy bul’var, bldg 1, Moscow, 115580, Russian Federation

Konstantin Lobastov

TRETIS LLC

Email: KomarovAG@dcli.ru
ORCID iD: 0009-0009-0089-1388

Chief Technology Officer (CTO)

80B Leningradskiy Ave, bldg 3, room 14/t, Moscow, 125315, Russian Federation

Rustam Khakimov

TRETIS LLC

Email: rabotarystam@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0384-882X

Chief Technology Officer (CTO)

80B Leningradskiy Ave, bldg 3, room 14/t, Moscow, 125315, Russian Federation

Vasiliy Shevtsov

RUDN University

Email: shevtsov-vv@rudn.ru
ORCID iD: 0009-0002-1624-9823

Director of the Department of Technological and Information Resources, Directorate for Digitalization

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Natalia Usova

RUDN University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: usova_na@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0002-1728-7736
SPIN-код: 8658-2032

Associate Professor, Associate Professor of the Department of Information Technologies, Institute of Continuing Education and Comparative Policy

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Manannikov AO, Gaev LV. Use of artificial intelligence technologies in medicine: modern approaches and prospects. Trends in the Development of Science and Education. 2024;(111-8):58–61. (In Russ.) EDN: DSHYSZ
  2. Sousova IV, Paskar’ SS, Shipulin NA, Bogomolova MV, Sousova EV. Uses of artifical intelligence in medicine: literature review and description of a clinical case. Hospital Medicine: Science and Practice. 2025;8(1):64–72. (In Russ.) EDN: GXRLKB
  3. Gilmanov RA, Akhmetov IV. Verification and accessibility of data for teaching models of artificial intelligence in medicine. Modern Scientific Research and Innovations. 2025;(3). (In Russ.) EDN: ZUYUGY
  4. Baiturganov TM, Aitkozhin GK, Zhunusova LE, et al. The use of artificial intelligence in the patient-centered online system Saubol in preventive medicine in Kazakhstan: a literature review. Vestnik Nauki i Tvorchestva = Bulletin of Science and Creativity. 2023;(8):20–27. (In Russ.) EDN: WKSRHJ
  5. Avacheva TG, Milovanova OA, Krivushin AA, Prohina SA. Features of teaching artificial intelligence within higher medical education programs. Russian Journal for Personalized Medicine. 2025;5(2):154–165. (In Russ.) https://doi.org/10.18705/2782-3806-2025-5-2154-165 EDN: XPGBFE
  6. Khudik VA. The role of artificial intelligence in optimizing the educational process at a medical university. Bulletin of the St. Petersburg Research Institute of Pedagogy and Psychology of Higher Education. 2025;(1):5–18. (In Russ.) EDN: MRATIJ
  7. Bessa LJ, Shaaban M, Aminov R. Editorial: insights in antimicrobials, resistance & chemotherapy: 2022. Frontiers in Microbiology. 2023;14. https://doi.org/10.3389/fmicb.2023.1310156
  8. Lakbar I, Singer M, Leone M. 2030: will we still need our microbiologist? Intensive Care Medicine. 2023;49:1232–1234. https://doi.org/10.1007/s00134-023-07186-6
  9. Antonios K, Croxatto A, Culbreath K. Current state of laboratory automation in clinical microbiology laboratory. Clinical Chemistry. 2022;68(1):99–114. https://doi.org/10.1093/clinchem/hvab242
  10. Tran K N, Albahra S, May L, et al. Evolving applications of artificial intelligence and machine learning in infectious diseases testing. Clinical Chemistry. 2022;68(1):125–133. https://doi.org/10.1093/clinchem/hvab239
  11. Ahsan Z. Integrating artificial intelligence into medical education: a narrative systematic review of current applications, challenges, and future directions. BMC Medical Education. 2025;25:1187. https://doi.org/10.1186/s12909-025-07744-0
  12. Arnaout R. Machine learning in clinical pathology: seeing the forest for the trees. Clinical Chemistry. 2018;64(11):1553–1554. https://doi.org/10.1373/clinchem.2018.295121
  13. Alekseeva MG, Zubov AI, Novikov MYu. Artificial intelligence in medicine. International Research Journal. 2022;(7):10–13. (In Russ.) https://doi.org/10.23670/IRJ.2022.121.7.038
  14. Bryantseva OV. Main directions and problems of implementation of artificial intelligence technologies in medicine. Saratov State Law Academy Bulletin. 2024;(3):118–121. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2227-7315-2024-3-118-121 EDN: FVIBPX
  15. Senatov AV, Senatov YuA. The development of artificial intelligence in medicine: problems and directions of use. Social Relations. 2024;(2):85–94. (In Russ.) EDN: DTQDKF

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».