梅西基金会创新报告第一部分:人工智能在医学教育中的现状

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
• 教育创新教育创新

背景情况:

• 人工智能 (AI) 的快速发展,特别是生成大型语言模型,在医学教育中带来了机遇和挑战.
• 现有的讨论往往缺乏全面的分析,区分基于证据的应用与投机的作,并确定具体的局限性.

研究的目的:

• 综合医疗教育中人工智能的现状,强调潜在的好处和固有的挑战.
• 为理解和利用人工智能的潜力提供一个框架,同时解决复杂问题.

主要方法:

• 一个系统的审查455篇文章专注于人工智能应用在五个医学教育领域:招生,课堂学习,工作场所学习,评估/反,和程序评估.
• 将AI任务映射到特定的医学教育应用中.

主要成果:

• 人工智能通过预测建模和聊天机器人,通过虚拟患者和课程工具进行临床前学习,并通过协助诊断进行临床学习来增强招生.
• 人工智能通过自动评分和分析提高了评估效率,并为计划评估和研究提供了更深入的见解.
• 关键的挑战包括算法偏见,透明度问题,道德准则缺口和过度依赖的风险.

结论:

• 人工智能在医学教育领域提供了变革性的潜力,从招生到计划评估.
• 成功的整合需要谨慎,明智的方法,解决技术,伦理和人为因素的复杂性.
• 开发人工智能能力和识字框架对于医疗专业人员来说至关重要.