使用大型语言模型作为皮肤病学案例叙述者:探索聊天机器人的动态作为皮肤病学教育工具
Emmanouil Karampinis1,2, Dafni Anastasia Bozi Tzetzi3, Georgia Pappa4
1Second Dermatology Department, School of Health Sciences, Aristotle University of Thessaloniki, 54124, Thessaloniki, 84300, Greece, 30 6980420401.
人工智能 (AI) 产生的皮肤病例提供了详细的描述,但与医学学生创建的皮肤病例相比,缺乏教育深度. 非AI病例虽然较短,但为增强学习提供了更有吸引力的临床困境和具有挑战性的场景.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 医疗保健中的人工智能
- 皮肤病学 皮肤病学
背景情况:
- 医学教育越来越多地探索用于临床病例模拟的创新工具.
- 人工智能 (AI) 提供了产生复杂医疗场景的潜力.
- 评估人工智能生成的教育内容与人类生成的教育内容的有效性至关重要.
研究的目的:
- 为了比较人工智能产生的皮肤病例的教育价值和参与度,与医学学生创造的皮肤病例相比.
- 确定有助于医疗病例模拟在学习中的有效性的特定特征.
主要方法:
- 皮肤病例是使用人工智能和医学学生生成的.
- 对两种病例类型的深度,临床相关性和动机因素进行了比较分析.
- 医学学生对案件的教育和参与方面收集了反.
主要成果:
- 人工智能产生的病例包括全面的描述,病史分析和临床检查.
- 非AI病例虽然较短,但却呈现出临床困境和具有挑战性的情景.
- 学生们发现非AI案例更具教育性和吸引力,因为它们的深度和相关性.
结论:
- 虽然人工智能可以产生详细的医疗病例描述,但它目前无法复制人类创造的场景的临床相关性和动机影响.
- 医学学生产生的病例似乎更有效地促进参与和提供教育挑战.
- 人工智能在医学教育中的进一步发展应该侧重于结合临床深度和引人入胜的元素,以匹配人类创造的内容.
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