• English
  • ქართული

მეორე საგრანტო კონკურსი

მიკრომორფოლოგიური პრეპარატების ციფრული ბაზის შექმნა და მისი გამოყენება პათოლოგიური ანატომიის სასწავლო პროცესში ინოვაციური მოდულების და ხელოვნური ინტელექტის კომპონენტებზე დაფუძნებული სადოქტორო პროგრამის შესაქმნელად

პროექტის განმახორციელებლები: თბილისის სახელმწიფო სამედიცინო უნივერსიტეტი და კავკასიის საერთაშორისო უნივერსიტეტი

პროექტი: მიკრომორფოლოგიური პრეპარატების ციფრული ბაზის შექმნა და მისი გამოყენება პათოლოგიური ანატომიის სასწავლო პროცესში ინოვაციური მოდულების და ხელოვნური ინტელექტის კომპონენტებზე დაფუძნებული სადოქტორო პროგრამის შესაქმნელად

განხორციელების ვადა: 07/2024 – 12/2025

პროექტის საერთო ღირებულება: 533,900.00 ლარი

გრანტი: 516,900.00 ლარი

 

მოკლე აღწერა

პროექტის მიზანია პათოლოგიური ანატომიის აუდიტორულ სწავლებაში ციფრული სწავლების კომპონენტის შექმნა პრეპარატების დიგიტალიზაციისა და სტუდენტების შეფასების ახალი ალგორითმების სასწავლო პროცესში ინტეგრაციის გზით; აგრეთვე, ხელოვნური ინტელექტის კომპონენტებზე დაფუძნებული სადოქტორო პროგრამის შემუშავება.

აღნიშნული მიზნების მიღწევა მოხდება შემდეგი ამოცანების შესრულებით:

  • პათოლოგიის სასწავლო-სამეცნიერო და დიაგნოსტიკური ლაბორატორიის ინფრასტრუქტურის მოდერნიზაცია პრეპარატების ციფრული სკანერის შეძენის საშუალებით;
  • სკანერის საშუალებით საარქივო და მიმდინარე შემთხვევების პრეპარატების დიგიტალიზაცია და მონაცემთა ბაზის ფორმირება სასწავლო გეგმაზე აქცენტირებით;
  • სილაბუსის შესაბამისი პათოლოგიების დიგიტალური პრეპარატების ინტერაქტიულად გარდაქმნა – გამოსახულებაზე არსებული დიაგნოსტიკური კომპონენტების გამოყოფით და ქართულ ენაზე ანოტაციებით;
  • საიტის დამზადება, სადაც განთავსდება ზემოაღნიშნული ინტერაქტიული დიგიტალური პრეპარატები და იქნება ხელმისაწვდომი სტუდენტებისა და რეზიდენტებისათვის ე.წ. self-learning-ისათვის;
  • სასწავლო პროცესში ინოვაციური ელემენტების ინტეგრაცია შეფასების და თვითშეფასების ახალი ალგორითმების შემუშავებით;
  • ინტერაქტიული დიგიტალური პრეპარატების ტესტებსა და სიტუაციურ ამოცანებში ინტეგრაცია და სასწავლო პროცესში საპილოტე გამოცდა;
  • ხელოვნური ინტელექტის კომპონენტებზე დაფუძნებული სადოქტორო პროგრამის შემუშავება პარტნიორი უნივერსიტეტის აკადემიური პერსონალის ჩართულობით.

 

ძირითადი აქტივობები

პროექტის ფარგლებში განხორციელდება შემდეგი აქტივობები:

  • ლაბორატორიის ინფრასტრუქტურის მოდერნიზაცია პრეპარატების ციფრული სკანერის შეძენის საშუალებით. დაგეგმილია დეპარტამენტების და ლაბორატორიის თანამშრომლების, რეზიდენტების და დოქტორანტების, პარტნიორი უნივერსიტეტის აკადემიური პერსონალის ტრენინგი;
  • სკანერის საშუალებით საარქივო და მიმდინარე შემთხვევების პრეპარატების დიგიტალიზაცია და მონაცემთა ბაზის ფორმირება, სასწავლო გეგმაზე აქცენტირებით;
  • სილაბუსის შესაბამისი პათოლოგიების დიგიტალური პრეპარატების ინტერაქტიულად გარდაქმნა – გამოსახულებაზე არსებული დიაგნოსტიკური კომპონენტების გამოყოფით და ქართულ ენაზე ანოტაციებით;
  • სასწავლო პროცესში ინოვაციური ელემენტების ინტეგრაცია, შეფასების და თვითშეფასების ახალი ალგორითმების შემუშავებით;
  • ინტერაქტიული დიგიტალური პრეპარატების ტესტებსა და სიტუაციურ ამოცანებში ინტეგრაცია და სასწავლო პროცესში საპილოტე გამოცდა;
  • სადოქტორო პროგრამის შემუშავება პარტნიორი უნივერსიტეტის აკადემიური პერსონალის ჩართულობით.

 

მდგრადობა

პროექტის განხორციელების შედეგად შექმნილი მონაცემთა ბაზა, მორფომეტრიის ინსტრუმენტები და ინფორმაციის დამუშავების ალგორითმები მრავალი სამედიცინო სპეციალობის კვლევითი პროექტისთვის გახდება მიზიდულობის ცენტრი და თავადაც მუდმივად გამდიდრდება არა მხოლოდ კლინიკური, არამედ კვლევითი შემთხვევებით, რაც კიდევ უფრო საინტერესოს გახდის სასწავლო პროცესს და ხელს შეუწყობს სტუდენტების კვლევით პროექტებში ჩართულობას.

წინამდებარე პროექტი წარმოადგენს თსსუ-ს პათოლოგიური ანატომიისა და მოლეკულური პათოლოგიის დეპარტამენტების „ციფრული პათოლოგიის დანერგვის და განვითარების პროექტი“-ს ერთ-ერთ ეტაპს, რაც უმნიშვნელოვანესია სამომავლო მიზნების განსახორციელებლად. ციფრული პათოლოგიის დანერგვის პროექტის დასკვნით ეტაპზე შედეგად მივიღებთ:

  • სასწავლო პროცესის მართვის ახალ, ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ სისტემას, რაც მოიცავს ალგორითმების შექმნას განვითარებაზე ორიენტირებული და თანამედროვე ტექნოლოგიებთან თანხვედრაში მყოფი ინტერაქტიული სასწავლო კურსისთვის PathAIL (Pathology’s Artificial Intelligence based Learning);
  • პრეპარატების ციფრულ მონაცემთა ბაზას კვლევითი გამოყენების პრიორიტეტული მიმართულებებით;
  • ახალ, მულტიდისციპლინურ კვლევით პროექტებსა და სადოქტორო პროგრამებს ხელოვნური ინტელექტის კომპონენტების გამოყენებით.