PT - JOURNAL ARTICLE AU - Урманцев, М.Ф., AU - Папоян, А.О., AU - Билялов, А.Р., AU - Авзалетдинов, А.М., AU - Ефремова, О.А., AU - Мусакаева, К.Р., AU - Денейко, А.С., AU - Кашапова, А.Р., AU - Павлов, В.Н., AU - , AU - , AU - , AU - , AU - , AU - , AU - , AU - , TI - Кривая обучения робот-ассистированной хирургии DP - 2026-03-11 4100 - 10.24884/0042-4625-2025-184-4-86-93 SO - https://repo.bashgmu.ru/publication/4721 AB - ВВЕДЕНИЕ. Кривая обучения – это период, во время которого происходит совершенствование хирургических навыков благодаря различным тренировочным и образовательным методикам. Продолжительность кривой обучения характеризуется минимальным числом выполненных операций, необходимым для выхода на плато удовлетворительных результатов. Быстрота и широкое распространение малоинвазивных технологий в различных разделах хирургии обусловливают необходимость детального изучения кривых обучения. Процесс освоения новых хирургических методик важно изучать, поскольку он связан с возможными осложнениями при выполнении оперативных вмешательств. По мере увеличения числа проведения оперативных вмешательств с использованием робот-ассистированных технологий возросла и важность оценки хирургических навыков. Важно неоднократно оценивать хирургические навыки каждого хирурга, который выполняет робот-ассистированные оперативные вмешательства, чтобы определить текущую позицию этого хирурга на кривой обучения. ЦЕЛЬ – провести систематический обзор литературы, посвященной анализу кривой обучения при робот-ассистированных оперативных вмешательствах. МЕТОДЫ И МАТЕРИАЛЫ. Произведен систематический обзор доступных научных статей по данной теме. При поиске необходимых статей для проведения литературного обзора по данной тематике были использованы такие платформы, как PubMed, eLibrary, Научная библиотека БГМУ, CyberLeninka и др. РЕЗУЛЬТАТЫ. За период с 2014 г. по 2024 г. при проведении литературного обзора было изучено 56 статей, из которых 50 статей иностранных авторов и 6 статей русских авторов. Оценивались такие параметры, как время операции, объем кровопотери, продолжительность стационарного периода, частота осложнений, а также темпы восстановления пациентов после оперативного вмешательства и качество жизни пациентов. ВЫВОДЫ. Несмотря на значительный прогресс, остается ряд нерешенных вопросов, таких как стандартизация параметров кривой обучения и разработка унифицированных подходов к оценке хирургических навыков. Внедрение тренировочных программ, использование симуляторов и наставничество являются ключевыми факторами, способствующими сокращению кривой обучения и улучшению результатов лечения пациентов. Будущие исследования должны быть направлены на разработку стандартизированных протоколов обучения и внедрение новых технологий, таких как искусственный интеллект, для объективной оценки хирургических навыков.