МОДЕЛЬ РАЗВИТИЯ КОМПЕТЕНЦИИ КЛИНИЧЕСКОГО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКЕ НЕВРОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ
В данной статье рассматривается модель развития компетенции клинического принятия решений у будущих врачей в процессе
ранней диагностики неврологических заболеваний. Актуальность исследования обусловлена высокой распространённостью
неврологических патологий, таких как инсульт, болезнь Паркинсона, эпилепсия и деменция, а также значением своевременной
диагностики для снижения инвалидизации и смертности. Теоретическую основу исследования составляют компетентностный,
клинико-ориентированный и цифрово-педагогический подходы. Предложенная модель включает этапы анализа симптомов,
дифференциальной диагностики, принятия клинического решения, цифровой поддержки и рефлексивной оценки. В
исследовании применялись симуляционные технологии, виртуальные пациенты и клинические кейсы. Результаты показали, что
использование модели способствует повышению уровня клинического мышления и обоснованного принятия решений. Научная
новизна заключается в разработке интегративной педагогической модели, направленной на формирование компетенции ранней
диагностики неврологических заболеваний на основе цифровых и симуляционных технологий.
1. Topol E. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 2019.
2. Rajkomar A., Dean J., Kohane I. Machine learning in medicine. New England Journal of Medicine, 2019.
3. World Health Organization. Emergency care systems for trauma. WHO, 2020.
4. American College of Surgeons. Trauma Triage Guidelines. ACS, 2021.
5. Esteva A. et al. A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine, 2019.
6. Ismanova A. (2024). Yoshlarga oid davlat siyosatini amalga oshirishning pedagogik tahlili. News of UzMU journal, 1(1.4), 104-
108.
7. Mukhammadjonovich, R. M., Abdulkhamidovna, I. A., Abdumukhtorovich, G. S., Abdusaitovich, T. O., & Sobirovich, K. S. (2023).
Use of new innovative methods in teaching the science of information technologies and modeling of technological processes. Journal
of Survey in Fisheries Sciences, 10(2S), 1458-1463.
8. Tukhtaeva N., Ismanova A., Allamuratova Z. & Khayitboev N. (2024, November). Using mind mapping in teaching computer
science. In AIP Conference Proceedings (Vol. 3244, No. 1). AIP Publishing.Arofat, I. (2016). Social-political need of fighting with
Enlightenment against ideology of religious extremism and terrorism. European research, (6 (17)), 96-98.
9. Ismanova, A. (2016). The Mechanisms of Influence on the Minds of Young People and Socio-Educational Prevention. Eastern
European Scientific Journal, (3).
10. Qobulova M. (2024). Moslashuvchan onlayn o ‘quv tizimlari va ulardan tibbiy ta’limda foydalanish. News of the NUUz, 1(1.9. 1),
107-109.
11. Mengliyev I., Meylikulov S., Fayzullayeva Z., & Kobulova M. (2024, November). Education artificial intelligence systems and their
use in teaching. In AIP Conference Proceedings (Vol. 3244, No. 1). AIP Publishing.
12. Ismanova, A. A. (2018). Role of Pedagogical Prevention in Struggle Against Religious Extremism and Terrorism. Eastern European
Scientific Journal, (2).
13. Ismanova, A. A. (2015). Educational and others technologies for the prevention of the struggle against religious extremism and
terrorism. Theoretical & Applied Science, (11), 63-66.
14. Ismanova, A. (2022). Upbringing of highly educated young people is the main basis for preventing religious extremism
Copyright (c) 2026 «ВЕСТНИК НУУз»
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
.jpg)
2.png)
