欧洲医疗保健专业人员对持续教育中的生成人工智能的准备,好处和道德担忧

科学领域:

• 医学教育 医学教育
• 医疗信息学 医疗信息学
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 生成型人工智能 (GenAI) 工具正在越来越多地影响医疗保健教育.
• 了解医疗保健专业人员的看法对于负责任地整合这些技术至关重要.
• 这项研究调查了欧洲医疗保健专业人员对GenAI的准备,感知到的好处和道德担忧.

研究的目的:

• 评估欧洲医疗保健专业人员对GenAI工具的熟悉程度和准备程度.
• 确定GenAI在教育和临床环境中的感知好处.
• 探索与在医疗保健中采用GenAI相关的伦理问题.

主要方法:

• 在欧洲的临床和学术机构中对47名医疗保健专业人员进行了一项横向的在线调查.
• 该调查评估了GenAI的熟悉程度,感知到的有用性,道德问题和采用准备程度.
• 统计分析包括描述性统计,千二测试,因子分析和回归.

主要成果:

• 参与者报告GenAI经验有限,但承认其教育价值,特别是材料准备和学生支持.
• 关键的伦理问题包括准确性,数据隐私以及可能减少人类互动.
• 基因人工智能熟悉度是采用准备度的重要预测因素; 人口统计学因素显示适度影响. 出现了五个不同的用户配置文件.

结论:

• 医疗保健专业人员对GenAI表现出谨慎的乐观情绪,承认其教育益处.
• 强烈强调需要准确性,问责制和强有力的道德保障.
• 实施结构化的教师培训,机构支持和AI识字计划对于负责任的GenAI集成至关重要.