доктор медицинских наук, профессор
Симуляционное обучение является ключевым элементом подготовки офтальмологов, однако унифицированные программы не в полной мере учитывают индивидуальные особенности и исходный уровень подготовки обучающихся. Цель исследования — обосновать возможность и разработать концепцию интеллектуальной системы для автоматического индивидуального подбора параметров обучения (сложность клинических сценариев, время выполнения, частота и характер подсказок) на аппаратно-программном симуляторе офтальмоскопии «Офтальмосим» с применением нейросетевых алгоритмов.
Simulation training is a key element of ophthalmologist training, but unified programs do not fully take into account the individual characteristics and initial level of training of students. The purpose of the study is to substantiate the possibility and develop the concept of an intelligent system for automatic individual selection of training parameters (complexity of clinical scenarios, execution time, frequency and nature of prompts) on the hardware and software ophthalmoscopy simulator "Ophthalmosim" using neural network algorithms.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.