自然语言处理在医学研究生教育中的作用:一个范围审查

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
• 自然语言处理应用程序

背景情况:

• 研究生医学教育 (GME) 正在随着人工智能 (AI) 的进步而发展.
• 自然语言处理 (NLP) 和大型语言模型 (LLM) 为增强GME提供了新的工具.
• 挑战包括隐私,伦理考虑,以及人工智能集成中的算法偏见.

研究的目的:

• 综合评估NLP在GME中的应用和影响.
• 综合NLP在实习生培训中的教育,技术和伦理影响的发现.
• 确定NLP正在转变GME的关键领域,并突出未来研究的领域.

主要方法:

• 根据PRISMA指南进行了范围审查.
• 在主要的科学数据库中确定了2018-2024年的研究.
• 综合了20项同行评审的研究,评估了在住院培训计划中的NLP.

主要成果:

• 在GME中NLP的应用包括自动化绩效评估,反的情感分析,个性化学习和能力评估.
• 在减少行政工作量,提高评估准确性和个性化培训方面,NLP显示出潜力.
• 确定的担忧包括算法偏见和需要透明的伦理框架.

结论:

• 通过自动反和早期识别风险居民,NLP为简化GME和增强学员发展提供了重大机会.
• 仔细考虑道德和法律影响,特别是数据隐私和公平性,对于采用至关重要.
• 跨学科的合作对于负责任的实施和实现NLP在医学教育中的全部潜力至关重要.