Сергей Иванович Глотов, кандидат медицинских наук, доцент, доцент кафедры факультетской терапии им. профессора В. Я. Гармаша,
Рязань.
Sergey I. Glotov, Cand. Sci. (Med.), Associate Professor of the Department,
Ryazan.
Олег Михайлович Урясьев, доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой факультетской терапии им. профессора В. Я. Гармаша,
Рязань.
Oleg M. Uryasyev, Dr. Sci. (Med.), Professor, Head of the Department,
Ryazan.
Эдуард Сергеевич Бельских, кандидат медицинских наук, доцент кафедры факультетской терапии им. профессора В. Я. Гармаша,
Рязань.
Eduard S. Belskikh, Cand. Sci. (Med.), Associate Professor of the Department,
Ryazan.
Несмотря на интенсивное внедрение высокотехнологичных методов диагностики, обучение традиционному навыку аускультации сердца сохраняет фундаментальное значение в подготовке медицинских специалистов, что создает предпосылки для разработки и внедрения инновационных цифровых симуляторов с интеграцией нейросетевых технологий для повышения эффективности образовательного процесса. Цель: провести апробацию разработанного цифрового тренажёра аускультации в реальной учебной среде, оценить его практическую полезность и определить направления дальнейшего совершенствования. Материалы и методы. Тренажёр использует реальные аудиозаписи нормальных и патологических дыхательных и сердечных звуков, систематизированных по клиническим классификациям. Реализованы два режима: учебный с многократным прослушиванием и краткими пояснениями и тестовый с заданиями множественного выбора и автоматическим подсчётом баллов. В исследование были включены 20 врачей и 109 студентов 4–6 курсов, при этом у 38 студентов выполнено повторное тестирование через одну неделю. Основной исход – суммарный балл распознавания дыхательных и сердечных шумов. Применялись непараметрические методы при уровне значимости p < 0,05. Результаты. Межгрупповых различий между врачами и студентами не выявлено ни при распознавании дыхательных шумов (p = 0,526), ни сердечных шумов (p = 0,822). В подгруппе повторного тестирования у студентов по дыхательным шумам статистически значимой динамики не отмечено, медиана изменилась с 6[6;7] до 7[5;8,75] при p = 0,729, тогда как по сердечным шумам зафиксировано увеличение количества распознаваемых аускультативных феноменов с 2[2;2] до 3[3;4] при p = 0,002, подтверждая обучающую эффективность тренажера. В целом, врачи и студенты лучше распознавали шумы, связанные с заболеваниями легких, чем сердца. Пользователи отметили простоту запуска и освоения. Заключение. Цифровой тренажёр аускультации пригоден для включения в учебный процесс, не требует дорогого оборудования и обеспечивает краткосрочное улучшение распознавания сердечных шумов у студентов, выступая доступным дополнением к традиционному обучению. Ограничения исследования, включая одно учреждение, небольшой объём выборки и короткий интервал повторной оценки, обуславливают необходимость подтверждения результатов в более масштабных и рандомизированных исследованиях; дальнейшее развитие связано с расширением библиотеки звуков и совершенствованием алгоритмов оценки.
Despite the intensive implementation of advanced diagnostic methodologies, training in the traditional skill of cardiac and pulmonary auscultation retains fundamental significance in the preparation of medical specialists, thereby stimulating the development and implementation of innovative digital simulation platforms integrated with neural network technologies to enhance the effectiveness of educational processes in medical training. Objective. To conduct an approbation of the developed digital auscultation simulator in a real academic setting, to evaluate its practical utility and to determine areas for further improvement. Materials and Methods. The simulator uses real audio recordings of normal and pathological respiratory and cardiac sounds, which are systematized according to clinical classifications. Two modes are implemented: a training mode with repeated listening and brief explanations, and a testing mode with multiple-choice questions and automatic scoring. The study included 20 physicians and 109 students in their 4th to 6th years, with 38 students undergoing repeated testing one week later. The primary outcome was the total score for recognizing respiratory and cardiac sounds. Non-parametric methods were used at a significance level of p < 0.05. Results. No significant intergroup differences were found between physicians and students in recognizing either respiratory sounds (p = 0.526) or cardiac sounds (p = 0.822). In the subgroup of students who were retested, no statistically significant dynamics were noted for respiratory sounds, with the median changing from 6[6;7] to 7[5;8.75] with p = 0.729. However, a significant improvement in cardiac sounds was recorded, with the median changing from 2[2;2] to 3[3;4] with p = 0.002, confirming the simulator's effectiveness. Overall, physicians and students were better at recognizing pulmonary sounds than cardiac sounds. Users noted the ease of starting and mastering the simulator. Conclusion. The digital auscultation simulator is suitable for inclusion in the educational process, does not require expensive equipment, and provides short-term improvement in cardiac sound recognition among students, serving as an accessible supplement to traditional training. The study's limitations, including a single institution, a small sample size, and a short re-evaluation interval, necessitate the confirmation of results in larger and more randomized studies; further development is related to expanding the sound library and improving the evaluation algorithms.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.