在眼科考试中评估AI与考试人员反:试点研究

科学领域:

• 眼科医生 眼科 眼科
• 医学教育 医学教育
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 准备皇家眼科医院第二部分口腔检查对于有抱负的眼科医生来说至关重要.
• 模拟场景对于磨练临床和沟通技巧至关重要.
• 评估反质量是有效考试准备的关键.

研究的目的:

• 为了比较生成人工智能和皇家学院检查员的反质量.
• 评估AI在准备眼科口腔检查候选人的实用性.
• 识别反内容和结构中的相似之处和差异.

主要方法:

• 利用GPT-3.5和GPT-4创建了一个互动的基于Web的平台,用于模拟口腔考试.
• 在五个临床和沟通场景中使用了一个标准化的患者.
• 使用NVivo软件对AI (Examiner A) 和皇家学院考生 (Examiner B) 的反进行了主题分析.

主要成果:

• 人工智能和人类检查人员都提供了关于同情心,清晰度和临床推理等类似主题的反.
• 人工智能反更加结构化,引用特定的框架并提供基于协议的指导.
• 人类检查员的反更实用,特定于背景,基于经验的洞察力.

结论:

• 生成型人工智能可以通过提供可访问,结构化的反来补充传统的口头考试准备.
• 人工智能反可以为候选人建立早期学习基础,特别是那些刚刚参加皇家学院考试的人.
• 人工智能工具显示出提高考试准备资源的可扩展性和可访问性的潜力.