数据增强技术辅助医疗决策 (DATA-MD) 课程:为临床实习生提供机器学习和人工智能课程
Andrew Wong1, Jeremy Sussman2, Nicholson Price3
1A. Wong is clinical instructor, Department of Internal Medicine, University of Michigan Medical School, Ann Arbor, Michigan; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3127-8270.
概括
一个新的课程,数据增强技术辅助医疗决策 (DATA-MD),改善了临床学员对医疗保健中人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的知识. 试点显示了对使用和评估AI/ML工具的信心增加.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 临床医生在医疗保健中的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工具方面存在重大知识差距.
- 人工智能/ML的不断扩大的作用需要改善临床医生的理解和评估技能.
研究的目的:
- 为临床学员介绍AI/ML的基本概念.
- 开发和试点数据增强技术辅助医疗决策 (DATA-MD) 课程.
主要方法:
- DATA-MD课程由4个模块组成,涵盖AI/ML基础,流行病学,诊断增强和道德考虑.
- 在与内科医生实验中,课程包括前后知识评估和调查.
- 评估熟悉度,文学评估舒适度,以及对AI/ML的态度.
主要成果:
- 在前三个模块 (P < .05) 的知识分数中观察到显著的改善.
- 第4模块 (道德和法律考虑) 没有显著的知识改进 (P = .80).
- 学习者报告说,他们对评估AI/ML文献和使用AI/ML工具的信心增加了.
结论:
- DATA-MD课程试点项目在提高学员的AI/ML知识和态度方面表现出有效性.
- 未来的步骤包括将课程扩展到多样化的学习者和机构.
