医学教育中的大型语言模型:机遇,挑战和未来方向
Alaa Abd-Alrazaq1, Rawan AlSaad1,2, Dari Alhuwail3
1AI Center for Precision Health, Weill Cornell Medicine-Qatar, Doha, Qatar.
JMIR medical education
|June 1, 2023
概括
大型语言模型 (LLM) 为医学教育提供了变革性的潜力,增强了学习和课程. 然而,仔细考虑诸如偏见和错误信息之类的伦理挑战对于负责任的AI集成至关重要.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 人工智能的人工智能
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 医学教育的格局正在向人工智能驱动的范式转变.
- 大型语言模型 (LLM) 为加强医疗培训提供了新的机会.
研究的目的:
- 探索将LLMs纳入医学教育的潜在好处.
- 批判性地分析与医学培训中LLM实施相关的挑战和伦理考虑.
主要方法:
- 关于教育中的LLM应用的当前文献和专家意见的审查.
- 对课程开发,教学和评估的潜在影响的分析.
- 审查包括偏见,抄袭和数据隐私在内的伦理问题.
主要成果:
- 法学士可以彻底改变课程设计,个性化学习和学生评估.
- 存在重大挑战,包括算法偏见,错误信息和版权问题.
- 负责任的整合需要解决公平,隐私和过度依赖的担忧.
结论:
- 在医学教育方面,LLM具有显著的前景.
- 解决道德和实际挑战对于有效和公平的AI采用至关重要.
- 这一分析为开发人工智能驱动医学教育的最佳实践提供了基础.


