在病理学教育中利用生成人工智能的力量:机遇,挑战和未来方向
Matthew J Cecchini1, Michael J Borowitz2, Eric F Glassy3
1From the Department of Pathology and Laboratory Medicine, Western University and London Health Sciences Centre, London, Ontario, Canada (Cecchini).
Archives of pathology & laboratory medicine
|September 29, 2024
概括
生成型人工智能 (AI) 可以通过个性化学习和简化内容来增强病理学教育. 负责任的整合需要解决伦理问题,并确保人工智能补充,而不是取代教育工作者.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 人工智能的人工智能
- 病理学 病理学 病理学
背景情况:
- 生成型人工智能 (AI) 正在迅速改变包括病理学在内的各种领域.
- 人工智能技术为改变医学教育方法提供了巨大的潜力.
研究的目的:
- 探索生成性AI的应用,特别是大型语言模型和多模式工具,以改善病理学教育.
- 描述AI在创造个性化的学习体验,简化内容创作和扩大对教育资源的访问方面的潜力.
主要方法:
- 对教育中的人工智能现有文献的审查.
- 分析AI和病理学领域的共同作者集体专业知识.
- 案例研究说明了大语言模型在病理学教育中的实际应用.
主要成果:
- 生成型人工智能工具可以通过个性化学习和内容开发来增强病理学教育.
- 案例研究表明,在病理学培训中实施人工智能的好处和挑战.
- 人工智能可以在整个培训和实践过程中支持学习者和教育工作者.
结论:
- 生成性人工智能提供了一个强大的工具包,可以丰富病理学教育,增加参与度,可访问性和个性化.
- 负责任的整合需要仔细考虑道德影响,风险和缓解策略.
- 人工智能专家和医学教育工作者之间的合作开发,在人类监督下,对于有效实施至关重要.
