Данная статья посвящена изучению значимых вопросов в сфере образования и медицины, а именно, становлению и эволюции клинического мышления у будущих врачей. Недостаточное развитие этого умения ставит под угрозу эффективность работы любого врача, независимо от его специализации. Цель: описать опыт кафедры факультетской терапии СГМУ им. В. И. Разумовского по формированию клинического мышления у студентов-медиков, представить методологический алгоритм диагностического поиска, а также определить потенциал интеграции технологий искусственного интеллекта в процесс подготовки будущих врачей. Материалы и методы: систематизация методов развития клинического мышления, анализ практического опыта, разработка алгоритма для подготовки студентов к занятиям. В основе педагогической стратегии кафедры лежит алгоритм последовательного перехода «от симптома к синдрому, от синдрома – к болезни», дополненный четырехкомпонентной структурой диагноза (этиология, патогенез, синдромально-топографическая локализация, терапевтическая верификация). Показано, что освоение данного алгоритма формирует у обучающихся системный подход, способность к абстрактно-логическому моделированию и навыки итеративной проверки гипотез. Обоснована возможность использования искусственного интеллекта как вспомогательного инструмента для тренировки аналитического мышления на всех этапах подготовки. Применение описанной методологии помогает разрабатывать персонализированные стратегии терапии и уменьшать вероятность ятрогенных осложнений. Массовое развитие клинического мышления у будущих врачей имеет прямое следствие для системы здравоохранения в виде повышения качества диагностики и сокращения экономических потерь от неблагоприятных исходов. Формирование клинического мышления является центральной задачей медицинского образования, требующей целенаправленных педагогических стратегий. Классический алгоритм «симптом - синдром - болезнь» сохраняет свою актуальность, а современные технологии (включая искусственный интеллект) выступают эффективными дополнениями, не заменяющими, но усиливающими роль клинического наставничества у постели больного.

This article is devoted to the study of significant issues in the field of education and medicine, namely, the formation and evolution of clinical thinking in future doctors. Insufficient development of this skill threatens the effectiveness of any doctor's work, regardless of their specialization. Objective: to describe the experience of the Department of Faculty Therapy at the V. I. Razumovsky Saratov State Medical University in the formation of clinical thinking among medical students, to present a methodological algorithm for diagnostic search, and to determine the potential for integrating artificial intelligence technologies into the training of future doctors. Materials and methods: systematization of methods for the development of clinical thinking, analysis of practical experience, development of an algorithm for preparing students for classes. The pedagogical strategy of the department is based on the algorithm of sequential transition “from symptom to syndrome, from syndrome to disease”, supplemented by the four-component structure of the diagnosis (etiology, pathogenesis, syndrome-topographic localization, therapeutic verification). It is shown that mastering this algorithm forms a systematic approach in students, the ability to abstract-logical modeling and the skills of iterative verification of hypotheses. The possibility of using artificial intelligence as an auxiliary tool for training analytical thinking at all stages of preparation is substantiated. The use of the described methodology contributes to overcoming cognitive errors, personalizing therapeutic strategies, and reducing iatrogenic risks. The mass development of clinical thinking among future doctors has a direct impact on the healthcare system, improving the quality of diagnosis and reducing economic losses from adverse outcomes. The formation of clinical thinking is a central task of medical education, which requires purposeful pedagogical strategies. The classic algorithm of "symptom-syndrome-disease" remains relevant, and modern technologies (including artificial intelligence) act as effective supplements that do not replace but enhance the role of clinical mentoring at the patient's bedside.