Оценка уровня компьютерной и статистической грамотности у студентов-медиков

Введение / Introduction

Мировая медицина уверенно движется в направлении цифровизации.

Цифровое здравоохранение способствует повышению эффективности и качества оказания медицинской помощи, доступности медицинских услуг, телемедицине и использованию искусственного интеллекта для анализа данных и помощи в принятии решений.

Цифровое здравоохранение также может помочь решить проблему нехватки персонала, что является одним из ключевых вопросов для руководителей здравоохранения. В результате Всемирная организация здравоохранения поставили цифровое здравоохранение в качестве важного направления в своей цифровой повестке [1].

Распоряжение Правительства Российской Федерации от 17 апреля 2024 г. № 959-р утвердило стратегическое направление в области цифровой трансформации здравоохранения [2]. Одной из задач направления является достижение высокого уровня показателя «цифровая зрелость» участников реализации стратегического направления, что требует большого количества специалистов высокого уровня, обладающие знаниями в области информатизации медицины.

Важнейшей частью системы подготовки квалифицированных кадров для народного хозяйства страны является система профильного высшего образования. Грамотное выстраивание процесса подготовки будущих специалистов в области медицинской статистики, информатики и цифровизации позволит улучшить качество владения современными методами сбора, обработки и анализа медицинских данных, что в свою очередь повысит качество оказания медицинской помощи.

Цель / Objective

Целью исследования была оценка уровня статистической грамотности студентов-медиков в условиях перехода клинической медицины на доказательную основу и возросшей потребности в сотрудниках здравоохранения, способных правильно собирать, анализировать, визуализировать, а также интерпретировать данные, представленные в различных научных источниках, что является неотъемлемой частью их научной и практической работы.

Материалы и методы / Materials and methods

Для оценки уровня компьютерной и статистической грамотности у студентов-медиков и выявления факторов, оказывающих значимое воздействие на исследуемые показатели испытуемого, была разработана анкета. Опрос проводился с помощью сервиса онлайн-анкетирования Yandex Forms. Ссылка на него была отправлена студентам медицинских специальностей, проходящим обучение в одном из московских вузов и все, кто хотел, смогли принять в нём участие.

В анкете была собрана информация о социально-демографических характеристиках респондентов (пол, возраст, регион проживания, специализация, работа на момент исследования, наличие свободного времени), баллах, полученных в процессе обучения за информационно-коммуникационные технологии (ИКТ), статистику и в целом в процессе обучения, оценивался опыт применения различного программного обеспечения (ПО) для обработки и визуализации данных, информация об изученных статистических методах, а также потребность в дополнительных знаниях в области ИКТ, статистики и цифровых технологий.

Чтобы выделить особенности отношения к медицинской информатике и статистике студентов медицинских специальностей, дополнительно было опрошено ещё две категории респондентов: сотрудники консалтинговой компании, работающей на рынке здравоохранения, студенты технических специальностей.

Для удобства анализа данных использовался сервис бизнес-аналитики Power BI, позволяющий быстро анализировать имеющийся набор данных и находить инсайты [3].

Статистическая обработка результатов осуществлялась с использованием IBM SPSS Statistic ver. 24, Statistica и R.

При обработке результатов использовались методы описательной статистики, а для сравнения показателей использовались непараметрические методы: U-критерий Манна — Уитни (2 независимые выборки) и критерий Краскела — Уоллиса (3 и более независимых выборок), а также однофакторный дисперсионный анализ и корреляционный анализ.

Уровень достоверности — 0,05.

Результаты / Results

В опросе приняло участие 252 респондента из трёх групп: 140 человек — студенты медицинских специальностей, 86 — сотрудники консалтинговой компании и 26 — студенты технических вузов.

Портрет респондента, принявшего участие в исследовании, представлен в таблице.

Студенты-медики, участвовавшие в опросе, до поступления в вуз, помимо Москвы и Московской области проживали в 10 регионах Российской Федерации (Белгородская обл., Брянская обл., Воронежская обл., Краснодарский край, Липецкая обл., Орловская обл., Пензенская обл., Удмуртская Республика, Ханты-Мансийский авт. окр., Чувашская Республика), а также 45 студентов, которые до обучения в вузе проживали в других странах.

При анализе баллов, полученных студентами при обучении, выявлена значимая средняя положительная корреляционная связь между средним баллом за обучение и баллами за ИКТ (r=0,35; p<0,05), и значимая слабая положительная корреляционная связь между средним баллом за обучение и статистику (r=0,23; p<0,05), средняя корреляционная связь между баллом за статистику и ИКТ (r=0,59; p<0,05), что согласуется с международными исследованиями [4][5].

Такие факторы, как страна проживания до поступления в вуз, наличие свободного времени, оказывают влияние на уровень знаний в области ИКТ и медицинской статистики: студенты из регионов и Москвы показывают значимо более высокие результаты по ИКТ по сравнению со студентами из других стран (p=0,047). Студенты, имеющие высокие баллы по ИКТ и по статистике, оценивают своё свободное время, как «от получаса до часа в день», что необходимо учитывать при разработке методик дополнительного обучения по рассматриваемым дисциплинам. А это возможно, например, путём открытия доступа студентам к деперсонализированным данным реальной клинической практики при изучении клинических дисциплин для возможности применить на практике полученные знания на курсе статистики.

Несмотря на высокие баллы, полученные студентами во время обучения, среди респондентов медицинского вуза только 37 % отметили, что применяют полученные знания на практике. В двух других группах этот процент составил: 19 % для студентов технических вузов и 67 % для сотрудников консалтинговой компании. Из ПО, которым пользуются студенты медицинских специальностей, были указаны MS Word, MS PowerPoint, MS Excel и их аналоги, что перекликается с другими исследованиями в данной области [6]. Это ПО является основным рабочим инструментом и для других категорий респондентов. При этом 54 % студентов медицинских специальностей отметили, что хотели бы более углублённо изучить компьютерные технологии. Были отмечены следующие основные направления: программирование (34 %) и средства бизнес-аналитики (30 %); на третьем месте — системы управления базами данных (28 %). Среди сотрудников консалтинговой компании тоже есть потребность в изучении ИКТ (86 %), но лидируют табличные процессоры (52 %); на втором месте — инструменты бизнес-аналитики (51 %); на третьем месте — системы управления базами данных (45 %).

Что касается использования электронных библиотек, то 63 % студентов медицинских специальностей отметили, что пользуются указанными ресурсами. Средний балл за курс ИКТ среди пользователей электронных библиотек был ниже и составил 4,51±0,56, чем среди тех, кто не пользуется данными сервисами, во второй группе он составил 4,71±0,45. С помощью однофакторного дисперсионного анализа выявлена положительная взаимосвязь между фактором «Опыт использования электронных библиотек/баз данных» и баллом за ИКТ только для сотрудников консалтинговой компании: для пользователей электронных библиотек он составил 4,76±0,43, а во второй группе — 3,66±0,52.

Аналогичная взаимосвязь выявлена и для баллов по статистике: средний балл составил 4,33±0,65 среди пользователей электронных библиотек и 4,57±0,49 среди тех, кто не пользуется электронными библиотеками/базами данных. Отсутствие положительных взаимосвязей, предположительно, может быть связано с тем, что в ходе выполнения практических заданий не требуется работа с электронными ресурсами, как в рамках курсов по ИКТ, так и по статистике, несмотря на то что такой опыт в дальнейшем мог бы значительно пригодиться.

Среди студентов-медиков не выявлено связи между опытом применения методов цифровой трансформации, таких как искусственный интеллект, в том числе машинное обучение, интернет вещей, большие данные и др., и использованием электронных ресурсов. Такая зависимость выявлена только для студентов технических вузов.

При этом потребность в углублённом изучении информационных технологий выше, чем в изучении статистики. Что касается изучения статистики, то несмотря на высокий средний балл за курс, среди методов, которые они изучали в процессе учёбы, почти все студенты могли вспомнить только описательные статистики и корреляционный анализ. Если рассмотреть группу старших курсов, то доля респондентов, вспомнивших тот или иной статистический метод становиться меньше по сравнению с респондентами с начальных курсов (см. рис. 1).

Необходимо отметить, что среди всех респондентов только 29 % уточнили какое ПО используют для статистической обработки данных. Среди них высокая доля респондентов (58 %), которые отметили, что для статистических расчётов и визуализации используют Excel. Специальное ПО, такое как SPSS и Statistica, используют только респонденты, которые прошли обучение статистике. Доля пользователей ПО, использующих R, Python и другое ПО, составила 14,8 %, от ответивших на вопрос «Какое ПО вы используете/использовали при обработке данных?».

Среди студентов медицинских специальностей доля желающих изучать более глубоко статистику достигает своего минимума у студентов 3 курса (30,8 %) и возрастает до максимального значения к 5 курсу (100 %). Что дополнительно подтверждает необходимость создания для студентов возможностей постоянно применять изученные на младших курсах методы в течение всего процесса обучения (см. рис. 2).

Студенты хотят изучать анализ выживаемости, искусственный интеллект, а также разделы цифровой экономики.

Несмотря на то, что во все области здравоохранения активно внедряются методы цифровой трансформации, процент их использования на практике в группе студентов-медиков самый низкий (6,4 против 15,1 % в консалтинговой компании, и 23,1 % среди студентов технических вузов). Это говорит о необходимости внесений дополнений в программы, как по медицинской статистике, так и ИКТ.

Только 15,7 % студентов медицинских специальностей уточнили, что они хотели бы изучать в рамках цифровой трансформации. Среди тем и направлений, которые было бы интересно изучить: медицинские информационные системы (18,2 %), методы, применяемые в научных исследованиях (18,2 %), data science (науку о данных) (13,4 %), анализ МРТ и КТ снимков (13,4 %).

Обсуждение / Discussion

Изучение международного опыта показало (запрос «medical informatics students» к PubMed), что существует разрыв между знаниями студентов в данной области и тем уровнем владения, который требуется от специалиста при выходе на работу.

Данной проблеме посвящены статьи учёных из США, Германии, Канады, Китая, Сербии, Австрии и многих других стран [7–9].

Большинство исследователей пишут о существовании разрыва между знаниями студентов в данной области и тем уровнем владения, который требуется от специалиста при выходе на работу. Они обеспокоены недостаточной квалификацией студентов медицинских специальностей в области медицинской информатики, что подтверждают опросы, которые проводили учёные. Помимо того, в работах приводятся и различные методы преодоления этого разрыва [10].

Австрийскими учёными был разработан веб-опрос, состоящий из четырёх разделов: в первом разделе запрашивались демографические данные, во втором разделе оценивались текущие знания студентов-медиков в области цифрового здравоохранения, в третьем разделе задавался вопрос об их отношении к будущему влиянию цифрового здравоохранения на медицину, а в четвёртом разделе оценивались рекомендации студентов-медиков по медицинской учебной программе с точки зрения цифрового здравоохранения. Этот опрос был распространён среди всех (11 978) студентов всех государственных медицинских школ Австрии. В общей сложности 8,4 % студентов-медиков начали опрос. В разделе самооценки знаний студенты-медики набрали в среднем 11,74 балла (SD 4,42) из возможного максимума в 32 (среднее значение для женщин — 10,66 (SD 3,87); среднее значение для мужчин — 13,34 (SD 4,50)). Раздел «Отношение» показал, что студенты рассматривают цифровизацию как угрозу, особенно касательно отношений между пациентом и врачом. Раздел рекомендаций по учебным программам показал высокий интерес к темам, связанным с искусственным интеллектом, с каждым годом обучения растущий интерес к влиянию цифрового здравоохранения на коммуникацию, а также снижение интереса к темам, связанным с робототехникой. Учёные делают вывод, что отношение к цифровому здравоохранению можно охарактеризовать как скептическое. Чтобы будущие врачи шли в ногу с этим развитием и выполняли свою ответственность перед обществом, авторы высказали мнение, что медицинские школы должны быть более активными, чтобы способствовать пониманию студентами-медиками того, что цифровое здравоохранение будет постоянно изменять медицинскую практику [11].

Навёрстывать знания в области информационных технологий могут помочь не только преподаватели, но и студенты старших курсов, обладающие знаниями в новых областях. Как написано Chen A. и соавт. в статье [12], в последнее время в учреждениях по всей территории Соединённых Штатов Америки (например, в Нью-Йоркском университете Langone Health, Калифорнийском университете в Сан-Франциско, Орегонском университете здравоохранения и науки, и Дьюке) проводится такое обучение.

В Российской Федерации рабочие программы по курсу медицинской информатики, доступные в сети Интернет, показывают, что программы содержат обширные разделы информации, которая должна быть изучена в рамках курса. При этом использованию специальных программ статистической обработки данных уделяется мало внимания, что уменьшает возможность использования изученных инструментов в повседневной практике.

Анализ отечественной литературы показал, что проблема необходимости обучения ИКТ и статистике отражается в научных работах [13–17], но вопросам оценки компетенции студентов медицинских вузов в области компьютерных технологий, а также медицинской статистике уделяется довольно мало внимания. При этом, как отмечалось ранее, медицинская статистика является основой доказательной медицины, без понимания которой работа современного специалиста в области здравоохранения невозможна.

Повышение уровня профессиональной подготовки в рассматриваемых областях, на наш взгляд, возможно за счёт следующих решений.

Прививая культуру работы с данными с первого курса, в том числе, используя инструменты бизнес-аналитики, особое внимание уделяя грамотной визуализации данных, с использованием различных библиотек на R или Phyton. Таким образом, мы научим студента рассказывать истории на основе данных.

Работы с данными реальной клинической практики позволит развить интерес учащегося к биостатистике.

Дополнительная программа для студентов старших курсов медицинских специальностей позволит студентам не утратить имеющиеся навыки работы с данными, а также изучить не включённые в базовый курс методы работы с данными, такие как машинное обучение и искусственный интеллект.

Создание единой базы деперсонализированных медицинских данных, доступных студентам из разных вузов, расширит доступ учащимся из всех регионов России к большому объёму медицинских данных и позволит повышать уровень владения различными статистическими методами.

Развитие дополнительных электронных русифицированных сервисов в области биостатистики, в том числе, используя международный опыт, расширит возможности студентов по изучению материала.

Заключение / Conclusion

Таким образом, на текущий момент сохраняется разрыв между знаниями студентов в области статистики, информатики, цифровизации и тем уровнем владения, который требуется от специалиста при выходе на работу. Его уменьшение возможно за счёт доступа студентов к данным реальной клинической практики в течение всего процесса обучения, развития культуры работы с данными с первого курса, в том числе, используя инструменты бизнес-аналитики, особое внимание уделяя грамотной визуализации данных. В свою очередь, анализ данных реальной клинической практики повысит интерес к биостатистике среди студентов медицинских специальностей.