弥合医学教育中人工智能政策差距:评估美国医学院缺乏标准化指导方针
Elisheva Knopf1, Ali A Mohamed1,2, Leah Leidy1
1Charles E. Schmidt College of Medicine, Florida Atlantic University, Boca Raton, Florida, USA.
大多数美国医学院缺乏针对学生的具体人工智能政策,通常依赖于通用的大学指南. 这使得医学学习者没有明确的期望在他们的教育和培训中使用人工智能.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 人工智能政策 人工智能政策
- 数字健康治理数字健康治理
背景情况:
- 人工智能 (AI) 快速融入医疗保健需要为医学学生提供明确的指导方针.
- 学术环境中现有的人工智能政策往往是一般性的,可能无法充分满足医学教育的独特需求.
研究的目的:
- 分析人工智能 (AI) 政策的风景,这些政策专门针对美国认可的医学院的医学学生制定.
- 确定医学教育中人工智能政策的流行,范围和特异性.
主要方法:
- 对199所美国医学院及其较大的大学系统 (LUS) 的公开可用的AI政策进行了横截面文档分析.
- 政策是根据来源,学生特异性,内容和执法进行编码的,基于计划类型和地区进行统计比较.
主要成果:
- 61%的美国医学院有人工智能政策,其中31个来自医学院,90个来自美国.
- 医学院特定的政策更频繁地在课程,评估,研究和临床文档中解决了AI问题,强调完整性,道德和隐私.
- 全科医疗 (MD) 学校和南方机构更有可能制定AI政策.
结论:
- 存在很大的差距,许多机构依赖于通用的LUS AI政策,而不是为医学学生量身定制的指导.
- 这种缺乏具体政策可能会给学习者带来关于在学术和临床环境中适当使用AI的模两可.
- 制定针对学生的,更新的人工智能政策对于负责任的人工智能整合和维持医学培训的学术和专业标准至关重要.
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