Генеративный ИИ в медицинском образовании: критическая оценка ответов
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Исследователи из Университета медицинских наук силовых ведомств США и New Medical Education Australia в статье для Digital Medicine считают, что распространение генеративного искусственного интеллекта требует менять подготовку медицинских работников. По их мнению, будущим врачам нужно учиться проверять ответы языковых моделей: они могут звучать убедительно, но содержать недостоверные сведения. Авторы предлагают сопоставлять результаты ИИ с клиническими рекомендациями, научными данными и особенностями пациента, а также определять, когда требуется мнение человека.
Авторы предлагают включать в учебные программы анализ ошибок ИИ и обоснование решений об использовании его ответов. По их мнению, оценивать следует не только итог, но и ход рассуждений обучающегося; медицинским вузам необходимо установить условия допустимого применения ИИ и правила его раскрытия. Исследователи предупреждают, что автоматизация создания заданий, проверки и обратной связи может превратить обучение в формальность.
Главное
- Авторы считают, что генеративный ИИ требует пересмотра подготовки медицинских работников.
- Исследователи отмечают риск убедительных, но недостоверных ответов языковых моделей.
- Авторы предлагают учить студентов сопоставлять ответы ИИ с клиническими рекомендациями, научными данными и особенностями пациента.
- По мнению авторов, медицинским вузам следует определить допустимые случаи применения ИИ и правила его раскрытия.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация