在本科牙科教育中进行内牙诊断培训:对人工智能驱动的虚拟患者电子学习进行观察性试点研究

科学领域:

• 牙科教育 牙科教育
• 人工智能在医学中的应用
• 牙周内科医院 牙周内科医院 牙周内科医院

背景情况:

• 传统的牙科教育在为内牙疾病提供现实的诊断培训方面面临挑战.
• 开发交互工具对于提高学生的临床推理和诊断技能至关重要.

研究的目的:

• 开发和评估使用生成预训练变压器 (GPT) 技术进行牙周内诊断的AI驱动的电子学习工具.
• 评估该工具对牙科学生自我认知的诊断技能和信心的影响.

主要方法:

• 创建了一个基于网络的电子学习平台,集成了一个GPT-4-turbo模型用于虚拟患者交互.
• 牙科四年级和五年级学生诊断了八个虚拟内牙病例.
• 培训前和后的问卷测量了自我认知的诊断技能和信心.

主要成果:

• 在使用人工智能工具后,学生对独立内牙诊断的信心得到了改善.
• 显著大多数学生 (72.2%) 推该工具用于内牙教育.
• 76.4%的参与者强烈同意向同行推该工具.

结论:

• 基于人工智能的交互式电子学习平台可以有效地提高本科牙科学生的诊断和交互技能.
• 这项技术为改善内牙科临床培训提供了一个有前途的途径.