在人工智能驱动的社会中以学习者为中心的基于经验的医学教育:一篇文献评论

科学领域:

• 医学教育 医学教育
• 医疗保健中的人工智能
• 非技术技能培训 培训非技术技能培训

背景情况:

• 人工智能 (AI),特别是深度学习,通过增强的图像分析和数据解释,正在改变医疗实践.
• 人工智能在医疗保健中的整合提供了显著的好处,包括改进的诊断和数据管理.
• 非技术技能,如识别AI的错误性,对于未来的医疗保健专业人员来说是必不可少的.

研究的目的:

• 探索基于经验的医学教育 (EXPBME) 在人工智能驱动的医疗保健社会中的重要性.
• 突出非技术技能与人工智能进步相结合的重要性.
• 为医疗教育提出一个框架,将人工智能素养和实践经验结合起来.

主要方法:

• 对医学和医学教育中人工智能的当前文献的综述.
• 分析EXPBME在发展关键非技术技能方面的作用.
• 为将人工智能素养整合到EXPBME的概念框架开发.

主要成果:

• 人工智能显著提高了医疗环境中的效率和精度.
• EXPBME提供了一个关键的环境,用于开发关于AI局限性的情境意识.
• 以学习者为中心的EXPBME对于为医疗保健专业人员准备人工智能集成至关重要.

结论:

• 调整教育框架与人工智能进化对医疗培训至关重要.
• EXPBME对于培养管理AI风险所需的非技术技能至关重要.
• 将AI素养与EXPBME整合在一起,是未来医学教育的关键策略.