人工智能在本科医学课程中的全球使用:系统性审查

科学领域:

• 医学教育 医学教育
• 人工智能的人工智能
• 健康 职业 教育 教育 专业

背景情况:

• 人工智能 (AI) 为医学教育提供了变革性的潜力,包括个性化学习和课程整合.
• 关于AI在本科医学教育中的应用,文献中存在很大的差距.
• 这项研究系统地审查了AI在全球本科医学课程中的当前作用和有效性.

研究的目的:

• 评估人工智能 (AI) 在全球本科医学课程中的作用.
• 将人工智能驱动的教学和评估方法与传统方法进行比较.
• 确定趋势并评估医疗教育中人工智能现有研究的质量.

主要方法:

• 系统性审查遵循系统性审查和元分析 (PRISMA) 准则的首选报告项目.
• 纳入标准侧重于AI在本科医学教育中的英语语言研究.
• 使用医学教育研究研究质量工具 (MERSQI) 评估方法质量.

主要成果:

• 从700篇初始文章中确定了11项符合条件的研究,分为教学 (6),评估 (3) 和趋势发现 (2).
• 人工智能在直接性能测试中表现出高精度.
• 平均MERSQI得分为10.5,这表明研究设计和方法需要改进的领域.

结论:

• 人工智能显示出作为本科医学教育中的补充工具的潜力,特别是当与人类指导相结合时.
• 将人工智能与传统方法进行比较的研究表明,人工智能具有有利的结果.
• 进一步的研究对于加强证据基础和指导医疗培训中人工智能的有效发展至关重要.