在医学教育中绘制人工智能的使用地图:一个范围审查
Erwin Hernando Hernández Rincón1, Daniel Jimenez2, Lizeth Alexandra Chavarro Aguilar2
1Department of Family Medicine and Public Health, Facultad de Medicina, Universidad de La Sabana, Campus del Puente del Común, Km. 7, Autopista Norte de Bogotá, Chía, Cundinamarca, Colombia. erwinhr@unisabana.edu.co.
BMC medical education
|April 12, 2025
概括
人工智能 (AI) 在医学教育中的整合缺乏标准化,突出了需要适应性课程的需要. 未来的医生需要人工智能伦理和数字能力培训,以便有效地使用医疗保健技术.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 人工智能 (AI) 越来越多地融入医疗保健,影响临床实践和医学教育.
- 当前的医学课程在为医生准备有效和道德地使用人工智能技术方面面临着挑战.
研究的目的:
- 将人工智能 (AI) 在本科医学教育 (UME) 中的整合映射出来.
- 分析课程开发,学生能力提升,以及在UME采用AI的障碍.
主要方法:
- 从2019年开始,在PubMed,Scopus和BIREME进行了全面的文献搜索.
- 研究仅限于英语和西班牙语在UME的AI出版物,不包括研究生教育.
- 专题分析被用来识别AI课程开发和实施中的模式.
主要成果:
- 34项研究揭示了缺乏标准化的AI课程框架和全球差异.
- 确定的基本要素包括道德培训,协作学习和数字能力.
- 重点放在支持人工智能的横向技能上,作为一种工具,而不是独立的主题.
结论:
- 在UME中制定标准化,可适应的AI课程对于有效的AI集成至关重要.
- 优先考虑横向技能,数字能力和道德意识至关重要.
- 建议进行进一步的区域研究,以开发与文化相关的AI教育框架.
