使用人工智能来创建多样化和包容性的医疗病例简介,用于教育

科学领域:

• 医疗教育 技术 技术 医学教育
• 医疗保健中的人工智能
• 临床病例发展

背景情况:

• 传统的医疗病例简介往往缺乏患者多样性,过度简化复杂的疾病,可能导致学生的观点偏见.
• 创建现实的和多样化的医疗病例是教育工作者耗时和劳动密集型的.
• 在书面案例中对患者多样性的视觉表现提出了重大挑战.

研究的目的:

• 探索人工智能的使用,以加快创建多样化的医疗病例简介.
• 在教育材料中增强患者多样性的包容性和代表性.
• 调查人工智能生成的患者照片,以获得更现实的病例描述.

主要方法:

• 利用ChatGPT (GPT 3.5) 开发多样化和包容性的医疗病例简介.
• 识别并定制了一组八个顺序提示,用于案例生成.
• 采用Adobe Firefly测试版,用于生成人工智能驱动的患者图像.

主要成果:

• 在大约60分钟内始终生成30个不同医疗病例的集合.
• 人工智能辅助创作显著加速了案例开发过程.
• 在生成的案件中提高了多样性,在代表性方面做出了微小的权衡.

结论:

• 人工智能辅助的案例生成为加速内容创建和增强医学教育多样性提供了强大的解决方案.
• 虽然人工智能工具提高了效率,但它们需要特定的计算机技能,因此需要进一步支持教育工作者.
• 生成的患者病例将作为开放的教育资源共享,以赋予全球教育工作者权力.