Abstract
<jats:p>Дерматологія належить до найбільш візуально орієнтованих клінічних спеціальностей, у яких якість діагностичних рішень визначається точністю розпізнавання морфологічних елементів, аналізом клінічних і дерматоскопічних зображень та вмінням проводити тонку диференційну діагностику. Тому технології штучного інтелекту (комп’ютерний зір, машинне навчання, глибокі нейронні мережі, генеративні моделі) природно інтегруються в освітній процес. У міжнародній практиці ШІ використовується не лише як інструмент підтримки прийняття рішень у скринінгу, тріажі та теледерматології, а й як навчальний ресурс: тренажер дерматоскопії, симулятор клінічних сценаріїв, інструмент персоналізованого зворотного зв’язку та об’єктивізованого оцінювання компетентностей. Водночас поширення алгоритмічних систем актуалізує потребу у формуванні цифрової грамотності лікаря, етичної чутливості й розуміння регуляторних вимог. Мета. Проаналізувати ключові моделі застосування ШІ у професійній підготовці лікарів-дерматологів та окреслити практичні підходи до їх інтеграції в програми додипломної і післядипломної освіти. Методи. Здійснено аналітичний огляд рецензованих публікацій і сучасних оглядів, а також порівняльний аналіз освітніх кейсів (дерматоскопічні курси, симуляційні модулі, теледерматологія) з позицій компетентнісного підходу. Результати. Виокремлено напрями впровадження ШІ: (1) навчання на банках зображень із автоматичним контролем; (2) електронні портфоліо та моніторинг прогресу; (3) віртуальні пацієнти й симуляції; (4) використання генеративних систем для створення навчальних матеріалів за умови експертної верифікації. Обґрунтовано поетапний дизайн інтеграції: від базових знань – до цифрових тренажерів, далі – до клінічних сценаріїв і підсумкового оцінювання, із паралельним формуванням AI-грамотності. Висновки. ШІ підсилює традиційні методи підготовки дерматологів, підвищує практикоорієнтованість навчання та потребує стандартизації, методичного супроводу й розвитку цифрової компетентності викладачів і здобувачів.</jats:p>