Необходимость учебной программы по искусственному интеллекту в военном медицинском образовании
The Need for Artificial Intelligence Curriculum in Military Medical Education
2023-10-20
SCID: 54.1/pbyngay9
Discuss with AI
ИИ в медицинеучебная программа по искусственному интеллектубарьеры внедренияинтеграция в клинический рабочий процессвоенное медицинское образование
Figures from the paper
Abstract (AI)
Успех алгоритмов глубокого обучения в анализе сложных структурированных и неструктурированных многомерных данных привёл к экспоненциальному росту исследований применения искусственного интеллекта (ИИ) в медицине за последнее десятилетие. Публичный релиз в прошлом году крупных языковых моделей, таких как ChatGPT, вызвал беспрецедентный всплеск интереса и предположений о том, что машинный интеллект может приблизиться или даже превзойти человеческую способность выявлять значимые сигналы в сложных многовариантных данных. Однако этот энтузиазм сопровождается скептицизмом и опасениями по поводу социальных, правовых и этических последствий мощных технологий, развивающихся при относительно небольшом количестве защитных мер и регулирования. В медицине остаётся вопрос о том, как использовать ИИ для улучшения исходов у пациентов за счёт повышения точности диагностики и точности лечения. Военная медицина, учитывая свою уникальную миссию и ограниченные ресурсы, может извлечь значительную пользу из таких технологий; однако получение этих преимуществ зависит от способности новых поколений военных медицинских специалистов понимать алгоритмы ИИ и их приложения. Им следует рассматривать ИИ как вспомогательное средство принятия решений и как коллегу для доступа и синтеза релевантной информации, а не как объект страха. Идеи, изложенные в этой статье, были сформулированы военным студентом-медиком в ходе двухмесячной исследовательской стажировки в составе многопрофильной команды компьютерных учёных и клиницистов в Национальной медицинской библиотеке, работающей над совершенствованием ИИ в медицине. Представлена мотивация для включения ИИ в систему военного здравоохранения, включая примеры применения в военной медицине. Обоснована необходимость введения обучения ИИ, начиная с медицинской школы, а также осторожной интеграции этих алгоритмов в клинические рабочие процессы в ходе ординатуры и последующего обучения. Наконец, рассматриваются барьеры внедрения и возможные пути их преодоления. Конечная цель не в том, чтобы будущие военные врачи стали техническими экспертами по ИИ, а в том, чтобы они понимали, как использовать быстро развивающиеся возможности ИИ, чтобы подготовиться к будущему, где ИИ будет играть значимую роль в клинической помощи. Общая цель — подготовить клиницистов, способных применять эти технологии для улучшения системы военного здравоохранения.
Key Findings
1
Куррикулум по ИИ следует вводить начиная с медицинской школы и продолжать в ординатуре с осторожной интеграцией алгоритмов в клинические рабочие процессы.
2
Существуют барьеры для внедрения образования по ИИ и его клинического использования в военной медицине, но их можно решить предложенными решениями для подготовки клиницистов к уходу с ИИ.
3
Военные медработники должны быть обучены понимать и работать с ИИ как с помощником при принятии решений, а не бояться его.
4
Военная медицина может существенно выиграть от ИИ для повышения точности диагностики и точности лечения с учётом уникальной миссии и ограниченных ресурсов.
5
Быстрый прогресс в глубоких нейросетях и крупных языковых моделях вызвал сильный интерес и опасения по поводу применения ИИ в медицине.
Research Object
Учебная программа по искусственному интеллекту в военной медицинской подготовке
Research Subject
Необходимость и обоснование, вопросы внедрения, а также барьеры и решения при включении обучения ИИ в военную медицинскую подготовку с целью обеспечить врачей пониманием и умением использовать ИИ в клинических рабочих процессах
Publication Details
Publication Date
2023-10-20
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
12
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest
Источники этой статьи в scid.ai3
Высокоточное предсказание структуры белков с помощью AlphaFold2021
Результаты ChatGPT на экзамене USMLE: потенциал применения больших языковых моделей для медицинского образования с использованием искусственного интеллекта2023
Сравнение ответов врачей и чат-бота на основе искусственного интеллекта на вопросы пациентов, размещённые в публичном форуме в социальных сетях2023