Уральский государственный медицинский университет (УГМУ) использует ИИ для подготовки будущих врачей

Зачем ИИ в проекте - как было до него?

1. Объем знаний vs. время обучения
Студенты терялись в потоке информации, а преподаватели не успевали адаптировать материалы под индивидуальные запросы.
2. Дефицит обратной связи
Ручная проверка работ отнимала у педагогов до 70% времени, сокращая возможности для менторства.
3. Разрыв между теорией и практикой
Традиционные методы не готовили студентов к работе с реальными пациентами и экстренными клиническими решениями.

Как и какие сервисы использованы в проекте?

DeepTalk.ИИ-конструктор ФОС

• Создает адаптивные клинические кейсы, где параметры пациента меняются в реальном времени.
• Автоматически подбирает задания под уровень студента, усиливая слабые стороны.

DeepTalk. ИИ-ассистент

• Анализирует ответы студентов за 3 секунды, выявляя ошибки в логике диагноза.
• Дает персонализированные рекомендации и мгновенную обратную связь 24/7.
• Объясняет термины через контекст практических кейсов.
• Имитирует работу в стационаре: от сбора анамнеза до экстренных решений.
• Анализирует каждое действие студента, прогнозируя риски в реальных сценариях.

Результаты проекта:

• Повышение вовлеченности обучающихся
• Снижение нагрузки на преподавателей
• Повышение качества образовательного процесса