Цифровой тренажёр аускультации с поддержкой нейросетевой языковой модели для учебного процесса: апробация

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. 

1. Bohadana A., Izbicki G., Kraman S. S. Fundamentals of lung auscultation // The New England Journal of Medicine. 2014. Vol. 370, no. 8. P. 744–751. doi: 10.1056/NEJMra1302901.

2. Kligfield P. The Bicentennial of the Stethoscope: 1816 to 2016 // American Journal of Cardiology. 2016. Vol. 118, no. 10. P. 1601–1602. doi: 10.1016/j.amjcard.2016.08.033.

3. Pasterkamp H., Kraman S. S., Wodicka G. R. Respiratory sounds. Advances beyond the stethoscope // American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine. 1997. Vol. 156, no. 3. P. 974–987. doi: 10.1164/ajrccm.156.3.9701115.

4. Kim Y., Hyon Y., Lee S., Woo S. D., Ha T., Chung C. The coming era of a new auscultation system for analyzing respiratory sounds // BMC Pulmonary Medicine. 2022. Vol. 22, no. 1. P. 119. doi: 10.1186/s12890-02201896-1.

5. Hafke-Dys H., Bręborowicz A., Kleka P., Kociński J., Biniakowski A. The accuracy of lung auscultation in the practice of physicians and medical students // PLOS ONE. 2019. Vol. 14, no. 8. P. e0220606. doi: 10.1371/journal.pone.0220606.

6. Правкина Е. А., Переверзева К. Г., Буданова И. В., Якушин С. С. Телемедицина: определение, особенности внедрения в практику, эффективность и перспективы применения в кардиологии // Наука молодых (Eruditio Juvenium). 2023. Т. 11, № 3. С. 435–446. https://doi.org/10.23888/HMJ2023113435-446.

7. Белова А. Н., Кузнецов А. Н., Сушин В. О., Резенова А. М., Шабанова М. А., Шейко Г. Е., Ананьев Р. Д. Теленейрореабилитация при неврологических нарушениях и заболеваниях: возможности, эффективность и препятствия // Российский медико-биологический вестник имени академика И. П. Павлова. 2024. Т. 32, № 1. С. 159–170. doi: 10.17816/PAVLOVJ364502.

8. Св-во о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025661319. Российская Федерация. Тренажёр аускультации с интеграцией нейросетевой модели для описания шумов / Глотов С. И., Урясьев О. М., Бельских Э. С., Пономарева И. Б., Котляров С. Н.; заявитель ФГБОУ ВО «Рязанский государственный медицинский университет имени академика И. П. Павлова» Минздрава России. Заявл. 22.04.2025; опубл. 05.05.2025. EDN SOAQMA.

9. Murphy R. L. H. In defense of the stethoscope // Respiratory Care. 2008. Vol. 53, no. 3. P. 355–369.

10. Vyshedskiy A., Alhashem R. M., Paciej R., Ebril M., Rudman I., Fredberg J. J., Murphy R. Mechanism of inspiratory and expiratory crackles // Chest. 2009. Vol. 135, no. 1. P. 156–164. doi: 10.1378/chest.07-1562.

11. Doroshow R. W., Aldrich J., Dorner R., Lyons L., McCarter R. A randomized, controlled trial of an innovative, multimedia instructional program for acquiring auditory skill in identifying pediatric heart murmurs // Frontiers in Pediatrics. 2024. No. 11. P. 1283306. doi: 10.3389/fped.2023.1283306.

12. Favrat B., Pécoud A., Jaussi A. Teaching cardiac auscultation to trainees in internal medicine and family practice: Does it work? // BMC Medical Education. 2004. No 4. P. 5. doi: 10.1186/1472-6920-4-5.

13. Zhang N. S., Yang J. Y., Goldhaber J. I., Phan B. A. P., Cheitlin M. D. Cardiac auscultation skills among medical trainees // American Heart Journal. 2025. No. 286. P. 14–17. doi: 10.1016/j.ahj.2025.03.006.

14. Osborne C., Brown C., Mostafa A. Effectiveness of high- and low-fidelity simulation-based medical education in teaching cardiac auscultation: a systematic review and meta-analysis // International Journal of Healthcare Simulation. 2022. Vol. 1, no. 3. P. 75–84. doi: 10.54531/NZWS5167.