{{{sourceTextContent.title}}}

VORTEILE DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ IN MEDIZINISCHEN AUSBILDUNGSPROGRAMMEN

{{{sourceTextContent.subTitle}}}

Ist Ihr nächster Lehrer ein Roboter?

{{{sourceTextContent.description}}}

Künstliche Intelligenz (KI) ist bereits in vielen Bereichen der Gesellschaft auf dem Vormarsch. Im Gesundheitswesen reicht ihre Reichweite von der Nutzung elektronischer Patientenakten (EMR) bis zum Schutz von Krankenhausnetzwerken vor Cyberangriffen.

Diese Technologie revolutioniert auch die medizinische Ausbildung, die wir heute erörtern werden. Wir werden untersuchen, wie KI die Ausbildung zukünftiger Gesundheitsdienstleister verändert.

Traditionelle medizinische Ausbildung

Medizinstudenten durchlaufen umfangreiche Ausbildungsphasen. Ein großer Teil davon konzentriert sich darauf, so viele Informationen wie möglich aufzunehmen, wobei ein Großteil davon auf Auswendiglernen basiert. Die traditionelle medizinische Ausbildung basiert auf den folgenden Punkten:

Patientenversorgung

Medizinisches Wissen

Zwischenmenschliche und kommunikative Fähigkeiten

Praxisbezogenes Lernen und Verbesserung

Professionalität

Systemgestützte Praxis

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Begriff, der sich auf Computerprogramme und Algorithmen bezieht, die Aufgaben übernehmen, die normalerweise von Menschen erledigt werden. Ein Beispiel dafür ist die Automatisierung der Bewertung schriftlicher Antworten, ein anderes die Rückmeldung zu medizinischen Bildinterpretationen.

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Computerprogramme und Algorithmen, die entwickelt wurden, um Aufgaben auszuführen, die normalerweise von Menschen erledigt werden. Die Automatisierung der Bewertung schriftlicher Antworten und die Rückmeldung über die Interpretation medizinischer Bilder sind nur einige Beispiele für ihre Anwendung im medizinischen Bereich.

Künstliche Intelligenz in der medizinischen Ausbildung baut auf traditionellen Ausbildungsmethoden auf und verleiht ihnen aufgrund ihrer einzigartigen Fähigkeiten einen eigenen Dreh oder eine eigene Richtung.

Künstliche Intelligenz verändert das Klassenzimmer in der medizinischen Ausbildung

Ein vielversprechender Ansatz besteht darin, den Schwerpunkt von traditionellen Vorlesungen und dem Auswendiglernen von Informationen zu verlagern. Diese innovative "Flipped Classroom"-Methode, die von Dr. Charles Prober, dem Gründungsdirektor des Stanford Center for Health Education, vorgeschlagen wurde, zielt darauf ab, Medizinstudenten beizubringen, wie sie komplizierte Patientenfälle durch praktisches Lernen lösen können.

Sammlung von Fakten und Vorlesungen aus allen verfügbaren Quellen (z. B. EMR)

Sie arbeiten in ihrer eigenen Zeit

Sie geben ihre Ergebnisse in ihre medizinischen Computer und Tablets ein

Treffen mit Professoren und Kommilitonen in einem Klassenzimmer, wo sie sich in Problemlösung und Datenanalyse üben

Der Ansatz simuliert, wie medizinische Fälle in der realen Welt bearbeitet werden. Ziel ist es, die Fähigkeit zum kritischen Denken zu entwickeln, anstatt medizinische Fakten auswendig zu lernen. Der Schwerpunkt liegt auf der Interaktion mit Daten und Ressourcen anstelle des Auswendiglernens. ChatGPT und ähnliche Chatbots wären eine dieser Ressourcen. So wie die Suche in Datenbanken zur Routine eines Arztes gehört, können diese KI-gesteuerten Programme Auszubildende in der Medizin dabei unterstützen, relevante Fakten zu finden, zusammenzufassen und zu präsentieren.

Das geht viel schneller als herkömmliche Methoden, die zeitaufwändig und frustrierend sein können, da sie oft das Durchsuchen mehrerer Quellen erfordern.

Dieser Ansatz hat einen weiteren Vorteil. Es wird nur wenig Zeit darauf verwendet, Medizinstudenten oder Assistenzärzte mit neuen Technologien wie KI, Robotik und Telemedizin vertraut zu machen. Künftige Gesundheitsdienstleister werden diese Technologien jedoch zweifellos zusammen mit einer breiten Palette von Hilfsmitteln einsetzen.

Die Spracherkennungstechnologie automatisiert bereits die Transkription klinischer Interviews. Gleichzeitig werden KI-gestützte Programme für die elektronische Patientenakte entwickelt, die den Leistungserbringern auf der Grundlage der Symptome spezifische Fragen stellen und Tests und Diagnosen vorschlagen können. Computergestützte Erkennungssysteme (CAD) für die Radiologie wurden teilweise mit diesem Ziel entwickelt.

Die neue Rolle des Arztes: Meister der KI

Ein weiterer Grund, warum Medizinstudenten im Rahmen ihrer medizinischen Ausbildung künstliche Intelligenz studieren sollten, besteht darin, ein grundlegendes Verständnis für die dem Programm zugrunde liegenden Prinzipien zu erlangen.

Gegenwärtig besteht die Ausbildung in der Nutzung von EHRs in der Regel aus kurzen Ad-hoc-Einführungskursen. Sie sind in der Regel spezifisch für eine bestimmte Gesundheitsgruppe oder ihr Krankenhaus. Im Rahmen dieses neuen Ausbildungsprogramms würde der bestehende Lehrplan um Kenntnisse der KI-Grundlagen, der Datenwissenschaft und aller ethischen und rechtlichen Fragen ergänzt.

Und warum? Die Hoffnung ist, dass die Schüler dieses grundlegende Wissen nutzen können, wenn medizinische Geräte veraltet sind oder ersetzt werden. ChatGPT, KI-gestützte EMR und CAD sind nur einige Beispiele für die wachsende Präsenz von KI im Gesundheitswesen. Andere, wie der Einsatz von KI, um medizinische Probleme aus der Stimme einer Person "herauszuhören", sind in der Pipeline.

Themen, die dieser neue Lehrplan behandeln könnte:

Kurs zum Thema "Overreliance" (und wie man sie vermeiden kann)

Die Leistungserbringer könnten sich daran gewöhnen, dass die KI viele Aufgaben wie die Diagnose übernimmt, und die Ergebnisse der KI als Tatsachen behandeln ("Automatisierungsverzerrung"). Sie könnten Patienten anhand ihrer Befragung und Testergebnisse bewerten und ihre körperlichen und emotionalen Zustände ignorieren, was zum eigentlichen Problem führen könnte.

KI am Ende (Was kommt als Nächstes?)

Was macht man, wenn die KI nicht mehr funktioniert? Oder wenn sie nicht mehr in der Lage ist, die geforderten Dienste zu erbringen, z. B. Tumore auf einem Röntgenbild zu erkennen? Leider kann eine Verletzung der Cybersicherheit, die im Gesundheitswesen nur allzu häufig vorkommt, ein Krankenhaus und seine KI-Systeme in kritischen Momenten lahmlegen. Die Anbieter müssen wissen, was in solchen Fällen zu tun ist.

KI-Halluzination

"Wie erkennt man unvollständige oder falsche Daten, die von KI verwendet werden?" Voreingenommene Eingaben in EHR beeinflussen KI-Algorithmen, was zu falschen Ergebnissen führt. Nutzer sollten in der Lage sein, KI-Entscheidungen außer Kraft zu setzen und Fehler zu melden, damit das Modell in späteren Iterationen aus seinen Fehlern lernen kann.

Maschinenethik

Schließlich sollte auch der ethische Einsatz von künstlicher Intelligenz in der medizinischen Ausbildung ausführlich behandelt werden. Denken Sie an die Entscheidung zwischen der Lebensqualität eines unheilbar kranken Patienten und der Länge seines Lebens. Leistungserbringer und Patienten müssen bei der Entscheidung über Behandlungen oft Kompromisse eingehen, wobei es bei der Patientenversorgung keine Einheitslösung gibt.

Abschließende Überlegungen

Künstliche Intelligenz in der medizinischen Ausbildung bringt künftigen Anbietern KI. Künstliche Intelligenz in der medizinischen Ausbildung kann die Ausbildung zukünftiger Ärzte verändern, indem sie sich an der Arbeitsweise von Ärzten in der realen Welt orientiert und die Funktionsweise von KI so gut versteht, dass sie als das Hilfsmittel eingesetzt werden kann, das sie eigentlich sein sollte.

Wenden Sie sich an einen Experten von Cybernet, wenn eine der beiden Anwendungen für Ihre medizinische Fakultät interessant ist. Medizinische Computer und Tablets, die bereits in Krankenhäusern eingesetzt werden, würden die Ausbildung der Medizinstudenten in Bezug auf die Funktionsweise der Medizin in ihrem (zukünftigen) Beruf weiter verbessern.