约旦医学生的人工智能准备:使用医学生的人工智能准备量表 (MAIRS-MS)
Mohammad Hamad1, Fares Qtaishat1, Enjood Mhairat1
1Faculty of Medicine, University of Jordan, Amman, Jordan.
Journal of medical education and curricular development
|September 30, 2024
概括
约旦的医学学生表现出适度的人工智能准备,在能力方面得分更高,但缺乏正式的人工智能教育. 将人工智能纳入医疗课程对于未来的医疗保健专业人员来说至关重要.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 医疗保健中的人工智能
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 人工智能 (AI) 越来越多地融入各种领域,特别是医学领域.
- 在医疗保健中有效采用人工智能,需要专业人员具备足够的知识和准备.
- 这项研究评估了约旦医学学生对人工智能准备的现状.
研究的目的:
- 为了评估约旦大学医学学生的AI准备程度.
- 在这个人口群体中确定影响人工智能准备程度的因素.
- 为医疗教育中人工智能的课程开发提供信息.
主要方法:
- 采用了一个横截面调查设计.
- 这项研究使用了医学学生预先验证的医学人工智能准备量表问卷.
- 通过社交媒体收集了约旦6所大学的858名医学学生的数据,并使用SPSS v.27.7.进行分析.
主要成果:
- 整体平均AI准备度得分为64.2%,在能力领域得分最高.
- 在学业成绩 (GPA) 和整体AI准备度 (P=.023) 之间发现了积极的关联.
- 之前接触人工智能显著提高了准备能力 (P=.009),但 84% 的学生缺乏正式的人工智能教育.
结论:
- 将人工智能教育纳入医学课程是弥合知识差距的关键.
- 医学学生需要做好准备,以便在未来的职业生涯中有效地使用人工智能技术.
- 调查结果强调了对结构化人工智能培训的需要,以配备未来的医疗保健专业人员.
