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人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术在外科辅导和培训中的可用性,可接受性和实施性:范围审查
Samuel Isaac1, Michael R Phillips2, Kevin A Chen2
1Carolina Health Informatics Program, University of North Carolina at Chapel Hill (UNC), Chapel Hill, North Carolina.
Journal of surgical education
|May 15, 2024
概括
在外科培训中,关于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的研究有限. 需要更多的研究来评估AI/ML的有效性,用户接受度和在广泛采用之前的实施.
科学领域:
- 医疗教育 技术 技术 医学教育
- 手术培训创新 手术培训创新
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 随着技术的进步,外科辅导和培训正在不断发展.
- 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 为提高外科教育提供了潜在的好处.
- 当前文献对于这些AI/ML应用的准备性需要评估.
研究的目的:
- 系统地审查和定义现有的同行评审文献.
- 评估AI/ML在外科辅导和培训中的可用性,可接受性和实施.
- 确定当前关于AI/ML在外科教育中的研究的差距.
主要方法:
- 在五个主要的学术数据库中进行了全面的文献搜索.
- 严格定义了纳入和排除标准来进行研究选择.
- 系统性审查和元分析的首选报告项目扩展范围审查 (PRISMA-ScR) 的指导方针被遵循.
主要成果:
- 只有四篇文章符合纳入标准,使用标准化绩效评估方法.
- 没有发现任何研究检查了AI/ML技术对手术表现的影响.
- 关于用户接受和在外科培训中实施AI/ML的文献严重缺乏.
结论:
- 进一步的定性和定量研究对于证明AI/ML技术的有效性至关重要.
- 在广泛采用之前,评估性能影响,用户接受和实施至关重要.
- 开发AI/ML用于外科培训必须考虑用户的需求,避免增加认知负担.
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