Внедрение единой
ИИ-платформы для образования и науки в СамГМУ

Клиент

Задача

Повысить эффективность работы преподавателей, студентов и научных сотрудников университета за счет внедрения специализированных AI-ассистентов, интегрированных в единую цифровую экосистему.

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Самарский государственный медицинский университет» (ФГБОУ ВО СамГМУ).

Проблема

Перспективы

Решение

Успешный запуск ИИ-ассистентов в образовании и науке стал лишь первым шагом цифровой трансформации СамГМУ. Теперь система масштабируется на все подразделения и процессы:

Результат

Стратегическая цель — ИИ-экосистема, где у каждого сотрудника и студента есть персональный цифровой помощник. Он снимает рутину, ускоряет доступ к знаниям и помогает в принятии решений.

Реализация этих планов укрепит позиции СамГМУ не только как лидера медицинского образования, но и как флагмана цифровизации среди высших учебных заведений России.

Была разработана и внедрена единая ИИ-платформа, предлагающая персонализированных ассистентов для каждой категории пользователей.

Преподаватели:

• Трудоемкая подготовка: классическое, ручное создание образовательных материалов и конспектов.
• Высокая нагрузка: ручная проверка студенческих работ отнимала время, которое можно было посвятить научной деятельности или индивидуальной работе с студентами.
• Дезориентация в инструментах: самостоятельный поиск, изучение и выбор среди сотен разрозненных ИИ-инструментов был неэффективен.

Студенты:

• Потеря времени: поиск учебной и организационной информации был сложен из-за ее разрозненности на разных платформах (сайт, система управления обучения LMS, чаты).
• Информационный голод: нехватка централизованного и удобного источника знаний о внутренних процессах и учебных материалах.

Научные сотрудники:

• Медленный анализ: ручной обзор и суммаризация десятков научных статей занимали недели.
• Дорогостоящий доступ: необходимость использовать множество платных и узкоспециализированных сервисов для работы с литературой.

Решение включало три ключевых элемента:

Специализированные ИИ-ассистенты:
Для каждой группы (преподаватели, студенты, ученые) были созданы ассистенты с точным контекстом под их задачи. Они были заранее «обучены» понимать специфику медицинского образования и науки.

Инструмент «единого окна»:
Платформа интегрировала в себе возможности ведущих языковых моделей (таких как GPT, Gemini, Claude и других). Пользователям больше не нужно было разбираться в множестве сервисов — все ключевые AI-инструменты были доступны в одном интерфейсе.

Модель дополненной генерации на основе внутренних документов (RAG, от англ. Retrieval-Augmented Generation):
Это ядро системы. ИИ-ассистенты получили доступ к базе знаний университета: учебным пособиям, методичкам, организационным положениям, правилам и научным публикациям СамГМУ. Это гарантировало, что все ответы ассистентов актуальны, точны и соответствуют внутренним стандартам университета.

Кейсы