Социокультурные паттерны цифровой компетентности: как медицинские инженеры воспринимают искусственный интеллект?

Введение .

За последние годы в медицинской практике наблюдается бурное внедрение инновационных технологий, что закономерно связано с развитием цифровых решений. Одной из ключевых тенденций становится интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в различные направления медицинской деятельности, несмотря на то, что теоретические основы ИИ были заложены еще во второй половине XX века [1, c. 572].

Расширяя возможности медицинских специалистов, ИИ выполняет функцию интеллектуального помощника – ускоряет анализ, минимизирует фактор случайности и повышает качество скрининговых исследований. При этом внедрение ИИ не ограничивается лишь распознаванием образов: алгоритмы задействуются в прогнозировании течения заболеваний, отслеживании динамики состояния пациента, автоматизации рутинных процессов [2, c. 16]. Такой переход приводит к новым профессиональным вызовам для медицинских инженеров, на которых теперь возлагается ответственность не только за надёжное функционирование техники, но и за интеграцию комплексных интеллектуальных систем в инфраструктуру лечебных учреждений. Примером может служить обеспечение совместимости программного обеспечения на оборудовании разных производителей или поддержка обновлений ИИ-модулей в условиях клиники [3, c. 270].

Таким образом, появление и развитие ИИ в медицине становится не только технологическим, но и социокультурным вызовом для отрасли, требующем внимания как к вопросам безопасности и эффективности, так и к адаптации профессиональных стандартов медицинских инженеров и персонала в целом к непрерывно обновляющимся требованиям.

Цель исследования – анализ формирования социокультурных паттернов цифровой компетентности медицинских инженеров на модели их отношения к интеграции ИИ в медицинскую отрасль.

Методы исследования . Работа выполнена в проблемном поле социологии культуры с применением количественных социологических методов исследования. Проведен социологический опрос медицинских инженеров в условиях образовательной среды вуза (N = 53). Математическая обработка данных проведена и использованием методов вариационной статистики.

Обсуждение . Результаты .

Оценка отношения медицинских инженеров к применению искусственного интеллекта в диа- гностических системах выявляет разнонаправ-ленность суждений в профессиональной среде.

Согласно результатам проведённого опроса, лишь треть специалистов демонстрирует безусловный энтузиазм по отношению к ИИ, рассматривая его как значительный прогресс в медицине.

Большинство (35,2 %) занимает сдержанную, осторожную позицию, что указывает на наличие ряда опасений, зачастую связанных с непредсказуемыми последствиями внедрения инновационных решений.

Примерно каждый пятый (18,3 %) отмечает скепсис в отношении ИИ из-за риска диагностических ошибок; 14,1 % – еще не определились с позицией, что может отражать либо недостаточную информированность в данной области, либо реакцию ожидания при столкновении с новыми технологиями.

Анализ восприятия ключевых эффектов ИИ для профессиональной деятельности выявил несколько значимых трендов. Выявляется рост производительности труда за счёт ускорения процессов (26,3 %), что особенно актуально для организаций с высокой нагрузкой на инженерный персонал.

Немного меньше внимания удостоились такие аспекты, как автоматизация настройки медицинской аппаратуры и удалённый доступ к системе (по 23,4 % соответственно), что указывает на стремление к оптимизации рабочих процедур через современные цифровые инструменты.

Снижение рабочей нагрузки воспринято как преимущество 19,2 % респондентов, тогда как устранение неисправностей и высокая точность диагностики с помощью ИИ пока не получили широкого признания среди специалистов (рис. 1).

Вопросы этики и безопасности использования ИИ становятся предметом особого анализа. Главным риском участники опроса считают вероятность утечки персональной информации (23,3 %), за которым следуют опасения по поводу распределения ответственности за возможные ошибки при автоматизированной диагностике (22,2 %). Почти пятая часть респондентов фиксирует проблему сохранения конфиденциальности медицинских данных, а также высокую зависимость врачей и персонала от технологий (18,9 % и 17,8 % соответственно).

Примечательно, что экономические угрозы и тревога по поводу массовой автоматизации вызывают существенно меньший отклик, что иллюстрирует более выраженное беспокойство медицинских инженеров по поводу этико-правовых и организационных последствий внедрения ИИ.

Ш Ускоряет работу

И Автоматизирует настройку

• □    Дает возможность удаленного контроля оборудования

• □    Снижает нагрузку

• □    Устраняет поломки оборудования

• ■    Ставит точные диагнозы

Рисунок 1 – Влияние ИИ на работу медицинских инженеров

Рассматривая риски внедрения ИИ, инженеры, прежде всего, акцентируют внимание на вероятности технических сбоев (29,9 %) – показатель, логично вытекающий из сложности и технологической насыщенности современного медицинского оборудования. Почти столько же опасений вызывает возможность получения ложных диагностических результатов (27,4 %), а также проблемы, связанные с качеством исходных данных для работы алгоритмов (25,5 %). Снижение доверия пациентов к автоматизированным решениям отмечается реже (17,2 %), однако, подобные опасения также нельзя игнорировать в долгосрочной перспективе. Такое распределение рисков подчёркивает актуальность работы над методологией тестирования и прозрачностью функционирования ИИ-систем (рис. 2).

• □    Оптимизирует их работу за счет автоматизации системы

0 Увеличит спрос данных специалистов

О Требует навыков работы с новыми технологиями

S Снижается потребность в ручной настройке оборудования

■ Не изменится

Рисунок 2 – Риски использования ИИ в медицине

Существенные изменения ожидаются в структуре профессиональных ролей медицинских инженеров. Значительная часть респондентов прогнозирует либо оптимизацию части деятельности за счёт автоматизации (29,4 %), либо рост спроса на специалистов, обладающих компетенциями в области работы с ИИ (ещё 29,4 %). Практически равное число участников (28,6 %) подчёркивает важность формирования новых навыков и навыков адаптации. Меньшая часть прогнозирует сокращение необходимости в ручной настройке оборудования (11,1 %), и только единицы (1,6 %) допускают отсутствие каких-либо изменений в профессиональной роли. Такой разброс ответов демонстрирует готовность инженеров к трансформации профессии и необходимости регулярного повышения квалификации.

Отвечая на вопросы о перспективах развития ИИ в медицине, респонденты выделяют превалирование идеи «цифровых больниц» (32,1 %), что говорит о восприятии цифровизации как общего вектора развития отрасли. Интеграцию ИИ в процессы диагностики поддерживают 25,7 % опрошенных, а представление о индивидуальных ИИ – «врачах» для пациентов – 24,8 %. Полная автоматизация (диагностика и лечение без участия врача) рассматривается, скорее, как долгосрочная и менее вероятная перспектива (17,4 %). Эти данные отражают пока ещё осторожное отношение к радикальным изменениям роли человеческого фактора в медицине.

Среди основных социокультурных барьеров внедрения ИИ респонденты, чаще всего, отмечают опасения по поводу потери контроля над процессами (18,3 %), а также недоверие и скеп-

ГУМАНИТАРНЫЕ , СОЦИАЛЬНО - ЭКОНОМИЧЕСКИЕ И ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ / HUMANITIES, SOCIAL-ECONOMIC AND SOCIAL SCIENCES. 2025. № 7 ( июль )

–– СОЦИОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ –– тицизм как самих сотрудников (15,5 %), так и со стороны пациентов (15,1 %). Не последнюю роль играет и консерватизм административного аппарата медицинских организаций, а также страх старшего поколения специалистов перед инновациями (14,3 % и 11,5 % соответственно). Лишь незначительная часть респондентов видит преграды в недостатке желания учиться, давлении профессиональных сообществ или сложности освоения новых технологий, что указывает на возможность минимизации этих барьеров при грамотной организации образовательных программ.

Наконец, при анализе проблем, возникающих в ходе обучения персонала, основное место занимает сопротивление осваивать новые технологии (20 %) и опасение потерять рабочее место из-за автоматизации процессов (19,5 %).

Скептическое отношение к инновациям и несовместимость ИИ с устаревшими техническими