学生们已经为人工智能做好了准备 - - 但医学教育呢?

科学领域:

• 医学教育 医学教育
• 医疗保健中的人工智能
• 数字健康素养 数字健康素养

背景情况:

• 医疗培训中的正式人工智能 (AI) 指令是有限的,尽管AI的相关性越来越大.
• 这项研究调查了医学学生的意识,对人工智能学习工具的访问,以及对人工智能集成制度准备的看法.

研究的目的:

• 评估医学学生对人工智能集成学习工具的认识和获取.
• 评估学生对医疗教育中人工智能的机构准备情况的看法.
• 识别医疗培训中采用人工智能的障碍.

主要方法:

• 在2025年1月至2月期间,对来自30多个国家的391名医学学生进行了横截面调查.
• 收集的数据包括AI意识,熟练程度,工具访问,机构准备以及感知到的障碍.
• 使用统计分析 (ANOVA,t测试,x2测试) 来检查基于培训阶段,机构类型和国家分类的差异.

主要成果:

• 据报道,人工智能意识很高 (91.6%),但只有58.1%的人能够使用人工智能工具.
• 学生的AI熟练程度随着培训阶段的增加而增加.
• 对结构化人工智能培训 (82.1%) 的显著需求与机构准备程度 (34.5%) 的低水平形成鲜明对比.

结论:

• 医学教育需要结构化的AI培训,重点关注应用技能,道德和批判性评估.
• 将学生对人工智能教育的需求与机构准备相协调至关重要.
• 解决缺乏培训,成本和可靠性等障碍对于有效的AI集成至关重要.