人工智能辅助的叙述:外科住院的分析 个人陈述

科学领域:

• 医学教育 医学教育
• 外科住院招生入学情况
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 个人陈述 (PSs) 对于评估外科住院申请人的动机和特征至关重要.
• 生成型人工智能 (AI) 呈现了一种具有变革性的技术,对学术应用有未知的影响.
• 目前关于人工智能在外科实习生应用中的使用情况的数据缺乏.

研究的目的:

• 调查人工智能在提交外科住院申请的个人陈述中的使用率.
• 分析与AI检测到的个人陈述相关的申请人池特征.

主要方法:

• 针对2022-23年和2023-24年NRMP比赛周期,分析了美国MD和DO申请普通外科住院计划的个人陈述.
• 两种人工智能检测工具GPTZero和Copyleaks被用来识别人工智能生成的内容.
• 统计分析包括T测试和费舍尔的精确测试,以比较周期和子组之间的数据.

主要成果:

• 个人陈述中的AI检测量从10.2% (GPTZero) 和2.6% (Copyleaks) 在2022-23年大幅上升到36.6% (GPTZero) 和22.5% (Copyleaks) 在2023-24.
• 在这两种工具中,一致的AI检测率从2022-23年的1.7%增加到2023-24年的21.2% (p < 0.001).
• 在2023-24年,人工智能辅助的陈述在非母语英语的人群中更为常见,并且与人写的陈述相比,字数较少,平均句子长度较短.

结论:

• 人工智能越来越多地用于准备外科住院申请的个人陈述,这是显而易见的,尽管目前的检测工具存在局限性.
• 人工智能在住院招生中的影响仍然不清楚.
• 外科住院计划必须主动制定政策,以管理在应用周期期间预期的人工智能利用的增加.