中国医学生理学教育中的人工智能基础:教学实践和系统挑战

科学领域:

• 医学教育
• 人工智能
• 生理学

背景情况:

• 中国的医学生理学教育正在整合人工智能 (AI) 来实现教学现代化,并应对医疗保健培训挑战.
• 目前的人工智能应用包括用于模拟的机器学习和用于临床培训的虚拟现实 (VR),以提高学生的成绩和准备.

研究的目的:

• 审查人工智能在中国医学生理学教育中的变革性影响.
• 确定与人工智能采用相关的挑战,包括资源差异,数据隐私,学术完整性以及与传统方法的平衡.
• 为人工智能整合提出一个平衡的框架,培养熟练和道德的临床医生.

主要方法:

• 对中国医疗生理学教育当前人工智能应用和挑战的文献综述.
• 分析潜在的风险,如资源不平等,数据隐私问题以及对学术完整性的影响.
• 制定一个建议的框架,包括有效整合人工智能的五个关键策略.

主要成果:

• 人工智能整合为教育标准化,提高参与度和改善临床准备提供了显著的潜力.
• 主要挑战包括扩大资源缺口,数据隐私风险,人文护理的侵蚀以及学术完整性问题 (例如LLM使用).
• 将人工智能效率与传统方法相平衡,特别是在传统中医 (TCM) 等领域,至关重要.

结论:

• 一个平衡的框架是必不可少的, 整合适应的课程, 伦理治理, 公平的资源, 教师发展和指导.
• 将人工智能潜力与教育价值观相协调,将培养具有技术技能和道德判断力的临床医生.
• 成功整合人工智能可以提升整个中国的医疗保健质量和可访问性.