Любой кадровый план в здравоохранении предполагает этот слой знаний, и почти никто не закладывает на него бюджет, — все считают, что его уже покрыло чьё-то чужое обучение.
У клинического персонала это обычно действительно так. У растущего числа инженеров, аналитиков и продакт-менеджеров, которые сейчас работают в здравоохранении, — как правило, нет, и именно здесь кроется проблема.
Люди, которым это нужно, но которых этому не учили
Здравоохранение перестраивается вокруг данных и устройств, а это привело в отрасль множество людей, которые никогда не учились медицине.
Инженеры-программисты, создающие клинические системы. Специалисты по данным, работающие с картами пациентов. Инженеры, проектирующие устройства, которые помещают в тело или на тело. Продакт-менеджеры, принимающие решения о клинических процессах. Специалисты по качеству и регуляторике из других отраслей.
Согласно Future of Jobs Report 2025 Всемирного экономического форума, 92% работодателей в сфере медицинских и здравоохранительных услуг считают, что значимость навыков в ИИ и больших данных для их кадров растёт. Удовлетворить этот спрос можно, только набирая людей извне здравоохранения, — а они приходят без той базы, которую отрасль молчаливо предполагает у всех.
Специалист по данным, который не знает, как выглядит нормальный физиологический диапазон, не отличит артефакт модели от клинической находки. И модель ему в этом не поможет.
Что входит в направление
Охват: как устроено тело и как его системы работают вместе.
Для кадровой программы полезно не заучивание анатомических структур. Полезны четыре вещи.
Системы организма и их нормальное поведение. Сердечно-сосудистая, дыхательная, почечная, нервная, эндокринная и другие системы, включая то, как выглядит норма и насколько она широка.
Как системы взаимодействуют. В организме почти ничего не работает изолированно. Функция почек влияет на выведение лекарств, а это влияет на сердечный ритм. Те, кто мыслит одной системой за раз, упускают взаимодействия, — а именно на стыках взаимодействий пациенты и страдают.
Вариативность. Норма различается по возрасту, полу, телосложению, беременности, физической форме и сопутствующим заболеваниям. Система, спроектированная вокруг одного представления о норме, плохо работает для больших частей населения, — это регулярно задокументированная проблема медицинских изделий и клинических алгоритмов.
Что означают измерения. Что на самом деле измеряет тот или иной жизненный показатель, как его получают и из-за чего он становится ненадёжным. Любой, кто работает с клиническими данными, работает именно с этими цифрами.
Четыре сбоя, которые упираются в этот слой знаний
Неправдоподобный результат, который никто не заметил. Анализ или модель выдают результат, который чист статистически и невозможен физиологически. Клинический персонал замечает это мгновенно. Команда без такой базы выпускает это в продакшн.
Устройство, спроектированное под одно тело. Устройства и алгоритмы, провалидированные на узкой группе населения, а развёрнутые на широкой. Это неоднократно случалось с измерительными технологиями, точность которых зависит от тона кожи, телосложения или возраста, — и это в первую очередь проблема физиологии и вариативности, а уже потом проблема этики.
Тревога, на которую невозможно среагировать. Системы мониторинга, спроектированные людьми, которые не понимают, какие отклонения важны, генерируют оповещения, которые персонал учится игнорировать. Усталость от тревог — признанная проблема безопасности пациентов, и её часто закладывают в систему на этапе проектирования.
Неверно прочитанное поле данных. Клинические данные полны значений, у которых есть конкретный смысл. Если обращаться с ними как с обычными числами, получаются уверенные, но неверные выводы, — и человек, который их сделал, никак не может это понять.
Место направления в домене
«Анатомия и физиология человека» — первое из десяти направлений в домене Medicine and Healthtech Astra Trainer, который охватывает патофизиологию, фармакологию, общественное здравоохранение и эпидемиологию, клинические исследования, медицинскую информатику, медицинские изделия, медицинский ИИ и визуализацию, персонализированную медицину, а также системы здравоохранения и регулирование.
Оно стоит первым, потому что всё остальное его предполагает. Для партнёров, которые вводят инженеров и аналитиков в здравоохранение, это обычно первое выбираемое направление, и его часто берут в паре с направлениями из домена AI, Data and Computing — для людей, которые движутся в обратную сторону. Уроки идут по пять минут, поэтому клинический и технический персонал выстраивает этот слой знаний, не отрываясь от работы. Посмотреть все десять направлений можно здесь.
Роли по именам
Смежные медицинские и вспомогательные роли. Медицинские ассистенты, техники, ассистенты терапевтов. Многочисленные группы, для которых это базовое знание, а подготовка часто поверхностна.
Инженеры медицинских изделий. Чтобы проектировать то, что взаимодействует с телом, нужно знать, как тело себя ведёт.
Клинические аналитики данных и специалисты по медицинским данным. Ежедневно работают с физиологическими данными.
Специалисты по клинической информатике. Создают и настраивают системы, которыми пользуются врачи.
Медицинские связи, техническое сопровождение продаж и полевая поддержка. Общаются с врачами, а для этого нужно понимать, о чём вообще речь.
Специалисты по регуляторике и качеству в медтехе. Оценка риска требует понимания физиологических последствий.
Структурный контекст: по прогнозу Bureau of Labor Statistics США, занятость практикующих медсестёр, медсестёр-акушерок и медсестёр-анестезистов вырастет примерно на 35% в 2024–2034 годах, а доклад Всемирного экономического форума за 2025 год называет сестринский персонал единственной ролью в здравоохранении среди десяти самых быстрорастущих профессий в мире до 2030 года. Вспомогательные и технические кадры вокруг этих ролей растут вместе с ними.
Кого можно обучить для этих ролей
Инженеры и разработчики ПО, приходящие в хелстех. Самая многочисленная и наименее обеспеченная обучением группа. Им нужна рабочая физиологическая грамотность, а не медицинское образование, — и именно это различие делает обучение реалистичным.
Аналитики данных, переходящие в медицинские данные. Тот же пробел, то же решение.
Специалисты по качеству и регуляторике из других отраслей. Авиакосмическая, автомобильная, пищевая. Сами рамки переносятся, а вот клинические последствия — нет, и без этого оценка риска остаётся формальной процедурой, а не реальной оценкой.
Вспомогательный медицинский персонал. Часто работает в клинической среде без формальной базы, и структурированное обучение делает их значительно эффективнее, а заодно открывает путь к дальнейшей квалификации.
Специалисты, возвращающиеся в отрасль, — наука ушла вперёд с тех пор, как они учились.
Это не клиническое обучение, и оно не даёт права на практику. Медицина, сестринское дело, фармация и смежные медицинские профессии лицензируются по чётко определённым образовательным и регистрационным маршрутам. Структурированное обучение формирует понимание, которое делает людей эффективными в технических, аналитических и вспомогательных ролях, и поддерживает зарегистрированных специалистов в поддержании знаний. Оно не даёт права оценивать, диагностировать, лечить пациента или консультировать его, и ничто в этом направлении не должно применяться для решений о лечении конкретного человека.
Где проходит граница лицензирования
Здесь стоит выразиться точно, потому что этот домен вызывает путаницу, которой нет в других.
Есть три разные вещи, которые часто путают.
Понимание физиологии — это знание. Ему можно научить любого, и оно делает инженеров, аналитиков и вспомогательный персонал лучше в своей работе.
Клиническая компетентность — это умение применить это знание к конкретному пациенту. Для неё нужна многолетняя клиническая практика под наблюдением, и её оценивают в рамках профессиональной системы.
Лицензирование — это юридическое разрешение на практику, которое выдаёт регулятор по чётко определённым требованиям.
Кадровая программа целиком работает в первой категории. Она поддерживает людей, которые движутся ко второй, и никогда не касается третьей.
Чёткость в этом вопросе — не перестраховка. Именно она делает программу применимой на практике, потому что организации здравоохранения нужно точно знать, что обученному человеку разрешено делать, а что нет.
Что важно вынести
Этот слой знаний отрасль считает само собой разумеющимся — и его нет у большинства людей, которых отрасль сейчас нанимает.
Типичный сбой — технически грамотный человек, который не может отличить клинически неправдоподобный результат от настоящего, и никакой инструмент ему в этом не подскажет.
Вариативность — та часть, которую чаще всего пропускают и которая чаще всего вредит, потому что системы, провалидированные на узкой группе, разворачивают на широкой.
Инженеры, аналитики данных и специалисты по регуляторике из других отраслей — резервы для обучения, о которых никто заранее не думает, и им нужна рабочая грамотность, а не медицинское образование.
А понимание, компетентность и лицензирование — три разные вещи. Программа формирует первое, поддерживает второе и никогда не претендует на третье.
Зачем инженерам и аналитикам физиология?
Потому что теперь они создают системы, которые работают с клиническими данными и взаимодействуют с пациентами. Без этой базы они не могут понять, правдоподобен ли результат физиологически, — и больше им об этом никто не скажет.
Какой сбой встречается чаще всего?
Системы, провалидированные на узкой группе населения и развёрнутые широко. Норма различается по возрасту, полу, телосложению, беременности, физической форме и сопутствующим заболеваниям, и решения, спроектированные вокруг одного представления о норме, плохо работают для больших групп.
Кого стоит этому обучать?
Инженеров и разработчиков, приходящих в хелстех, аналитиков данных, переходящих в медицинские данные, специалистов по качеству и регуляторике из других отраслей и вспомогательный медицинский персонал, работающий без серьёзной формальной базы.
Даёт ли это клиническую квалификацию?
Нет. Понимание физиологии — это знание, клиническая компетентность — это многолетняя практика под наблюдением, а лицензирование — юридическое разрешение от регулятора. Обучение работает только в первой категории.
Какое место это направление занимает в домене?
Первое из десяти направлений в домене Medicine and Healthtech Astra Trainer. Посмотреть все направления можно здесь.