மருத்துவ மாணவர்களுக்கு செயற்கை நுண்ணறிவு கற்பிப்பது குறித்த கனேடிய முன்னோக்கு

Nature.com ஐப் பார்வையிட்டதற்கு நன்றி. நீங்கள் பயன்படுத்தும் உலாவியின் பதிப்பில் வரையறுக்கப்பட்ட CSS ஆதரவு உள்ளது. சிறந்த முடிவுகளுக்கு, உங்கள் உலாவியின் புதிய பதிப்பைப் பயன்படுத்த பரிந்துரைக்கிறோம் (அல்லது இன்டர்நெட் எக்ஸ்ப்ளோரரில் பொருந்தக்கூடிய பயன்முறையை அணைக்க). இதற்கிடையில், தொடர்ச்சியான ஆதரவை உறுதிப்படுத்த, நாங்கள் ஸ்டைலிங் அல்லது ஜாவாஸ்கிரிப்ட் இல்லாமல் தளத்தைக் காண்பிக்கிறோம்.
மருத்துவ செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) பயன்பாடுகள் வேகமாக வளர்ந்து வருகின்றன, ஆனால் தற்போதுள்ள மருத்துவ பள்ளி பாடத்திட்டங்கள் இந்த பகுதியை உள்ளடக்கிய வரையறுக்கப்பட்ட கற்பித்தலை வழங்குகின்றன. கனேடிய மருத்துவ மாணவர்களுக்கு நாங்கள் உருவாக்கிய மற்றும் வழங்கிய ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு பயிற்சி வகுப்பை இங்கே விவரிக்கிறோம் மற்றும் எதிர்கால பயிற்சிக்கான பரிந்துரைகளை வழங்குகிறோம்.
மருத்துவத்தில் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) பணியிட செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் மருத்துவ முடிவெடுப்பதற்கு உதவ முடியும். செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவதை பாதுகாப்பாக வழிநடத்த, மருத்துவர்கள் செயற்கை நுண்ணறிவு பற்றி சில புரிதலைக் கொண்டிருக்க வேண்டும். AI மாதிரிகள் மற்றும் சரிபார்ப்பு செயல்முறைகள் 2 போன்ற AI கருத்துக்கள் 1 ஐ கற்பிக்கும் பல கருத்துக்கள். இருப்பினும், குறிப்பாக தேசிய அளவில் சில கட்டமைக்கப்பட்ட திட்டங்கள் செயல்படுத்தப்பட்டுள்ளன. பிண்டோ டோஸ் சாண்டோஸ் மற்றும் பலர் .3. 263 மருத்துவ மாணவர்கள் கணக்கெடுக்கப்பட்டனர், 71% பேர் செயற்கை நுண்ணறிவில் பயிற்சி தேவை என்று ஒப்புக்கொண்டனர். மருத்துவ பார்வையாளர்களுக்கு செயற்கை நுண்ணறிவைக் கற்பிப்பதற்கு பெரும்பாலும் விரிவான முன் அறிவைக் கொண்ட மாணவர்களுக்கு தொழில்நுட்ப மற்றும் தொழில்நுட்பமற்ற கருத்துக்களை ஒருங்கிணைக்கும் கவனமான வடிவமைப்பு தேவைப்படுகிறது. மருத்துவ மாணவர்களின் மூன்று குழுக்களுக்கு தொடர்ச்சியான AI பட்டறைகளை வழங்குவதையும், AI இல் எதிர்கால மருத்துவக் கல்விக்கான பரிந்துரைகளையும் வழங்கும் எங்கள் அனுபவத்தை நாங்கள் விவரிக்கிறோம்.
மருத்துவ மாணவர்களுக்கான மருத்துவ பட்டறையில் செயற்கை நுண்ணறிவு குறித்த எங்கள் ஐந்து வார அறிமுகம் பிப்ரவரி 2019 முதல் ஏப்ரல் 2021 வரை மூன்று முறை நடைபெற்றது. ஒவ்வொரு பட்டறைக்கும் ஒரு அட்டவணை, பாடத்திட்டத்தில் மாற்றங்கள் பற்றிய சுருக்கமான விளக்கத்துடன் படம் 1 இல் காட்டப்பட்டுள்ளது. எங்கள் பாடநெறி உள்ளது மூன்று முதன்மை கற்றல் நோக்கங்கள்: செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகளில் தரவு எவ்வாறு செயலாக்கப்படுகிறது என்பதை மாணவர்கள் புரிந்துகொள்கிறார்கள், மருத்துவ பயன்பாடுகளுக்கான செயற்கை நுண்ணறிவு இலக்கியங்களை பகுப்பாய்வு செய்கிறார்கள், மேலும் செயற்கை நுண்ணறிவை வளர்க்கும் பொறியியலாளர்களுடன் ஒத்துழைப்பதற்கான வாய்ப்புகளைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளுங்கள்.
ப்ளூ என்பது விரிவுரையின் தலைப்பு மற்றும் வெளிர் நீலம் என்பது ஊடாடும் கேள்வி பதில் காலம். கிரே பிரிவு என்பது சுருக்கமான இலக்கிய மதிப்பாய்வின் மையமாகும். ஆரஞ்சு பிரிவுகள் செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள் அல்லது நுட்பங்களை விவரிக்கும் வழக்கு ஆய்வுகள். கிரீன் என்பது ஒரு வழிகாட்டப்பட்ட நிரலாக்க பாடமாகும், இது மருத்துவ சிக்கல்களைத் தீர்க்கவும் மாதிரிகளை மதிப்பீடு செய்யவும் செயற்கை நுண்ணறிவைக் கற்பிக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. பட்டறைகளின் உள்ளடக்கம் மற்றும் காலம் மாணவர்களின் தேவைகளின் மதிப்பீட்டின் அடிப்படையில் மாறுபடும்.
முதல் பட்டறை பிப்ரவரி முதல் ஏப்ரல் 2019 வரை பிரிட்டிஷ் கொலம்பியா பல்கலைக்கழகத்தில் நடைபெற்றது, மேலும் 8 பங்கேற்பாளர்களும் நேர்மறையான பின்னூட்டங்களை வழங்கினர். கோவ் -19 காரணமாக, இரண்டாவது பட்டறை கிட்டத்தட்ட 2020 அக்டோபர் மாதம் நடைபெற்றது, 222 மருத்துவ மாணவர்களும் 8 கனேடிய மருத்துவப் பள்ளிகளைச் சேர்ந்த 3 குடியிருப்பாளர்களும் பதிவு செய்தனர். விளக்கக்காட்சி ஸ்லைடுகள் மற்றும் குறியீடு ஒரு திறந்த அணுகல் தளத்தில் பதிவேற்றப்பட்டுள்ளன (http://ubcaimed.github.io). முதல் மறு செய்கையின் முக்கிய கருத்து என்னவென்றால், விரிவுரைகள் மிகவும் தீவிரமானவை மற்றும் பொருள் மிகவும் தத்துவார்த்தமானது. கனடாவின் ஆறு வெவ்வேறு நேர மண்டலங்களுக்கு சேவை செய்வது கூடுதல் சவால்களை ஏற்படுத்துகிறது. எனவே, இரண்டாவது பட்டறை ஒவ்வொரு அமர்வையும் 1 மணிநேரமாகக் குறைத்து, பாடப் பொருள்களை எளிமைப்படுத்தியது, மேலும் வழக்கு ஆய்வுகளைச் சேர்த்தது, மேலும் கொதிகலன் திட்டங்களை உருவாக்கியது, இது பங்கேற்பாளர்களை குறைந்தபட்ச பிழைத்திருத்தத்துடன் குறியீடு துணுக்குகளை முடிக்க அனுமதித்தது (பெட்டி 1). இரண்டாவது மறு செய்கையின் முக்கிய பின்னூட்டத்தில் நிரலாக்க பயிற்சிகள் குறித்த நேர்மறையான பின்னூட்டங்களும், இயந்திர கற்றல் திட்டத்திற்கான திட்டமிடலை நிரூபிப்பதற்கான கோரிக்கையும் அடங்கும். ஆகையால், எங்கள் மூன்றாவது பட்டறையில், மார்ச்-ஏப்ரல் 2021 இல் 126 மருத்துவ மாணவர்களுக்கு கிட்டத்தட்ட வைத்திருந்தோம், திட்டங்களில் பட்டறை கருத்துகளைப் பயன்படுத்துவதன் தாக்கத்தை நிரூபிக்க அதிக ஊடாடும் குறியீட்டு பயிற்சிகள் மற்றும் திட்ட பின்னூட்ட அமர்வுகளை நாங்கள் சேர்த்துள்ளோம்.
தரவு பகுப்பாய்வு: தரவு வடிவங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும், செயலாக்குவதன் மூலமும், தொடர்புகொள்வதன் மூலமும் தரவுகளில் அர்த்தமுள்ள வடிவங்களை அடையாளம் காணும் புள்ளிவிவரங்களில் ஆய்வுத் துறை.
தரவு சுரங்க: தரவை அடையாளம் கண்டு பிரித்தெடுக்கும் செயல்முறை. செயற்கை நுண்ணறிவின் சூழலில், இது பெரும்பாலும் பெரியது, ஒவ்வொரு மாதிரிக்கும் பல மாறிகள் உள்ளன.
பரிமாணக் குறைப்பு: அசல் தரவு தொகுப்பின் முக்கியமான பண்புகளைப் பாதுகாக்கும் போது பல தனிப்பட்ட அம்சங்களுடன் தரவை பல தனிப்பட்ட அம்சங்களாக மாற்றும் செயல்முறை.
பண்புகள் (செயற்கை நுண்ணறிவின் சூழலில்): ஒரு மாதிரியின் அளவிடக்கூடிய பண்புகள். பெரும்பாலும் “சொத்து” அல்லது “மாறி” உடன் ஒன்றுக்கொன்று மாற்றாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
சாய்வு செயல்படுத்தும் வரைபடம்: செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள் (குறிப்பாக மாற்றப்பட்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்) விளக்குவதற்கு பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பம், இது தரவு அல்லது மிகவும் முன்கணிப்பு கொண்ட படங்களை அடையாளம் காண பிணையத்தின் கடைசி பகுதியை மேம்படுத்தும் செயல்முறையை பகுப்பாய்வு செய்கிறது.
நிலையான மாதிரி: இதேபோன்ற பணிகளைச் செய்ய முன் பயிற்சி பெற்ற ஏற்கனவே இருக்கும் AI மாதிரி.
சோதனை (செயற்கை நுண்ணறிவின் சூழலில்): இதற்கு முன்னர் சந்திக்காத தரவைப் பயன்படுத்தி ஒரு மாதிரி ஒரு பணியை எவ்வாறு செய்கிறது என்பதைக் கவனித்தல்.
பயிற்சி (செயற்கை நுண்ணறிவின் சூழலில்): தரவு மற்றும் முடிவுகளுடன் ஒரு மாதிரியை வழங்குதல், இதனால் மாதிரி புதிய தரவைப் பயன்படுத்தி பணிகளைச் செய்வதற்கான திறனை மேம்படுத்த அதன் உள் அளவுருக்களை சரிசெய்கிறது.
திசையன்: தரவுகளின் வரிசை. இயந்திர கற்றலில், ஒவ்வொரு வரிசை உறுப்பு பொதுவாக மாதிரியின் தனித்துவமான அம்சமாகும்.
ஒவ்வொரு தலைப்புக்கும் இலக்கு வைக்கப்பட்ட கற்றல் நோக்கங்கள் உட்பட ஏப்ரல் 2021 க்கான சமீபத்திய படிப்புகளை அட்டவணை 1 பட்டியலிடுகிறது. இந்த பட்டறை தொழில்நுட்ப நிலைக்கு புதியவர்களை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது மற்றும் இளங்கலை மருத்துவ பட்டத்தின் முதல் ஆண்டைத் தாண்டி எந்த கணித அறிவு தேவையில்லை. இந்த பாடத்தை 6 மருத்துவ மாணவர்கள் மற்றும் 3 ஆசிரியர்கள் பொறியியலில் மேம்பட்ட பட்டங்களைக் கொண்டுள்ளனர். பொறியாளர்கள் கற்பிக்க செயற்கை நுண்ணறிவுக் கோட்பாட்டை உருவாக்கி வருகின்றனர், மேலும் மருத்துவ மாணவர்கள் மருத்துவ ரீதியாக பொருத்தமான பொருள்களைக் கற்றுக்கொள்கிறார்கள்.
பட்டறைகளில் விரிவுரைகள், வழக்கு ஆய்வுகள் மற்றும் வழிகாட்டப்பட்ட நிரலாக்கங்கள் அடங்கும். முதல் சொற்பொழிவில், தரவு காட்சிப்படுத்தல், லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு மற்றும் விளக்கமான மற்றும் தூண்டக்கூடிய புள்ளிவிவரங்களின் ஒப்பீடு உள்ளிட்ட உயிரியல்பாதித்துஸ்டிக்ஸில் தரவு பகுப்பாய்வின் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கருத்துக்களை நாங்கள் மதிப்பாய்வு செய்கிறோம். தரவு பகுப்பாய்வு செயற்கை நுண்ணறிவின் அடித்தளமாக இருந்தாலும், தரவு சுரங்க, முக்கியத்துவ சோதனை அல்லது ஊடாடும் காட்சிப்படுத்தல் போன்ற தலைப்புகளை நாங்கள் விலக்குகிறோம். இது நேரக் கட்டுப்பாடுகள் காரணமாகவும், சில இளங்கலை மாணவர்களுக்கு பயோஸ்டாடிஸ்டிக்ஸில் முன் பயிற்சி பெற்றதாலும், மேலும் தனித்துவமான இயந்திர கற்றல் தலைப்புகளை மறைக்க விரும்பியதாலும் இது இருந்தது. அடுத்தடுத்த சொற்பொழிவு நவீன முறைகளை அறிமுகப்படுத்துகிறது மற்றும் AI சிக்கல் உருவாக்கம், AI மாதிரிகளின் நன்மைகள் மற்றும் வரம்புகள் மற்றும் மாதிரி சோதனை பற்றி விவாதிக்கிறது. விரிவுரைகள் தற்போதுள்ள செயற்கை நுண்ணறிவு சாதனங்கள் குறித்த இலக்கியம் மற்றும் நடைமுறை ஆராய்ச்சிகளால் பூர்த்தி செய்யப்படுகின்றன. தற்போதுள்ள செயற்கை நுண்ணறிவு சாதனங்களின் வரம்புகளைப் புரிந்துகொள்வது உட்பட மருத்துவ கேள்விகளுக்கு தீர்வு காண ஒரு மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் சாத்தியத்தை மதிப்பிடுவதற்குத் தேவையான திறன்களை நாங்கள் வலியுறுத்துகிறோம். எடுத்துக்காட்டாக, குப்பர்மேன் மற்றும் பலர் முன்மொழியப்பட்ட குழந்தை தலை காயம் வழிகாட்டுதல்களை விளக்குமாறு மாணவர்களைக் கேட்டுக்கொண்டோம், இது ஒரு மருத்துவரின் தேர்வின் அடிப்படையில் ஒரு சிடி ஸ்கேன் பயனுள்ளதாக இருக்குமா என்பதை தீர்மானிக்க ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு முடிவு மர வழிமுறையை செயல்படுத்தியது. மருத்துவர்களை மாற்றுவதை விட, மருத்துவர்கள் விளக்குவதற்கு AI முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளை வழங்குவதற்கான பொதுவான எடுத்துக்காட்டு இது என்பதை நாங்கள் வலியுறுத்துகிறோம்.
கிடைக்கக்கூடிய திறந்த மூல பூட்ஸ்ட்ராப் நிரலாக்க எடுத்துக்காட்டுகளில் (https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/programming_examples), ஆய்வு தரவு பகுப்பாய்வு, பரிமாணக் குறைப்பு, நிலையான மாதிரி ஏற்றுதல் மற்றும் பயிற்சி ஆகியவற்றை எவ்வாறு செய்வது என்பதை நாங்கள் நிரூபிக்கிறோம் . மற்றும் சோதனை. கூகிள் கொலாபோரேட்டரி நோட்புக்குகளை (கூகிள் எல்.எல்.சி, மவுண்டன் வியூ, சி.ஏ) பயன்படுத்துகிறோம், அவை பைதான் குறியீட்டை வலை உலாவியில் இருந்து செயல்படுத்த அனுமதிக்கின்றன. படம் 2 ஒரு நிரலாக்க பயிற்சியின் உதாரணத்தை வழங்குகிறது. இந்த உடற்பயிற்சி விஸ்கான்சின் திறந்த மார்பக இமேஜிங் தரவுத்தொகுப்பு 6 மற்றும் ஒரு முடிவு மர வழிமுறையைப் பயன்படுத்தி வீரியம் குறித்து கணிப்பதை உள்ளடக்குகிறது.
தொடர்புடைய தலைப்புகளில் வாரம் முழுவதும் திட்டங்களை வழங்கவும், வெளியிடப்பட்ட AI பயன்பாடுகளிலிருந்து எடுத்துக்காட்டுகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். எதிர்கால மருத்துவ நடைமுறையைப் பற்றிய நுண்ணறிவை வழங்குவதற்கு அவை பொருத்தமானதாகக் கருதப்பட்டால் மட்டுமே நிரலாக்க கூறுகள் சேர்க்கப்படுகின்றன, அதாவது மருத்துவ பரிசோதனைகளில் பயன்படுத்தத் தயாரா என்பதை தீர்மானிக்க மாதிரிகள் எவ்வாறு மதிப்பீடு செய்வது போன்றவை. இந்த எடுத்துக்காட்டுகள் மருத்துவ பட அளவுருக்களின் அடிப்படையில் கட்டிகளை தீங்கற்ற அல்லது வீரியம் மிக்கவை என வகைப்படுத்தும் முழு அளவிலான இறுதி முதல் இறுதி பயன்பாட்டில் முடிவடைகின்றன.
முன் அறிவின் பன்முகத்தன்மை. எங்கள் பங்கேற்பாளர்கள் கணித அறிவின் மட்டத்தில் மாறுபட்டனர். எடுத்துக்காட்டாக, மேம்பட்ட பொறியியல் பின்னணியைக் கொண்ட மாணவர்கள் தங்கள் சொந்த ஃபோரியர் உருமாற்றங்களை எவ்வாறு செய்வது போன்ற ஆழமான பொருட்களைத் தேடுகிறார்கள். இருப்பினும், வகுப்பில் ஃபோரியர் வழிமுறையைப் பற்றி விவாதிப்பது சாத்தியமில்லை, ஏனெனில் அதற்கு சமிக்ஞை செயலாக்கத்தைப் பற்றிய ஆழமான அறிவு தேவைப்படுகிறது.
வருகை வெளிப்பாடு. பின்தொடர்தல் கூட்டங்களில் வருகை குறைந்தது, குறிப்பாக ஆன்லைன் வடிவங்களில். வருகையைக் கண்காணித்து, நிறைவு சான்றிதழை வழங்குவதே ஒரு தீர்வாக இருக்கலாம். மருத்துவப் பள்ளிகள் மாணவர்களின் பாடநெறி கல்வி நடவடிக்கைகளின் படியெடுப்புகளை அங்கீகரிப்பதாக அறியப்படுகிறது, இது மாணவர்களை பட்டம் பெற ஊக்குவிக்கும்.
பாடநெறி வடிவமைப்பு: AI பல துணை புலங்களை பரப்புவதால், பொருத்தமான ஆழம் மற்றும் அகலத்தின் முக்கிய கருத்துக்களைத் தேர்ந்தெடுப்பது சவாலானது. எடுத்துக்காட்டாக, ஆய்வகத்திலிருந்து கிளினிக்கிற்கு AI கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதன் தொடர்ச்சி ஒரு முக்கியமான தலைப்பு. தரவு முன் செயலாக்கம், மாதிரி கட்டிடம் மற்றும் சரிபார்ப்பு ஆகியவற்றை நாங்கள் உள்ளடக்கும் போது, ​​பெரிய தரவு பகுப்பாய்வு, ஊடாடும் காட்சிப்படுத்தல் அல்லது AI மருத்துவ பரிசோதனைகளை நடத்துதல் போன்ற தலைப்புகளை நாங்கள் சேர்க்கவில்லை, அதற்கு பதிலாக நாங்கள் மிகவும் தனித்துவமான AI கருத்துக்களில் கவனம் செலுத்துகிறோம். எங்கள் வழிகாட்டும் கொள்கை கல்வியறிவை மேம்படுத்துவதாகும், திறன்கள் அல்ல. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு மாதிரி உள்ளீட்டு அம்சங்களை எவ்வாறு செயலாக்குகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது விளக்கத்திற்கு முக்கியமானது. இதைச் செய்வதற்கான ஒரு வழி சாய்வு செயல்படுத்தும் வரைபடங்களைப் பயன்படுத்துவது, இது தரவின் எந்த பகுதிகள் கணிக்கக்கூடியவை என்பதைக் காணலாம். இருப்பினும், இதற்கு பன்முக கால்குலஸ் தேவைப்படுகிறது மற்றும் அறிமுகப்படுத்த முடியாது. ஒரு பொதுவான சொற்களை உருவாக்குவது சவாலானது, ஏனென்றால் கணித சம்பிரதாயமின்றி தரவை வெக்டர்களாக எவ்வாறு செயல்படுத்துவது என்பதை விளக்க முயற்சிக்கிறோம். வெவ்வேறு சொற்கள் ஒரே பொருளைக் கொண்டுள்ளன என்பதை நினைவில் கொள்க, எடுத்துக்காட்டாக, தொற்றுநோயியல், ஒரு “பண்பு” ஒரு “மாறி” அல்லது “பண்புக்கூறு” என்று விவரிக்கப்படுகிறது.
அறிவு தக்கவைத்தல். AI இன் பயன்பாடு குறைவாக இருப்பதால், பங்கேற்பாளர்கள் எந்த அளவிற்கு அறிவைத் தக்கவைத்துக்கொள்கிறார்கள் என்பதைப் பார்க்க வேண்டும். மருத்துவப் பள்ளி பாடத்திட்டம் பெரும்பாலும் நடைமுறை சுழற்சிகளின் போது அறிவை வலுப்படுத்த இடைவெளி மறுபடியும் நம்பியுள்ளது, 9 இது AI கல்விக்கும் பயன்படுத்தப்படலாம்.
கல்வியறிவை விட தொழில்முறை முக்கியமானது. பொருளின் ஆழம் கணித கடுமையான இல்லாமல் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது செயற்கை நுண்ணறிவில் மருத்துவ படிப்புகளைத் தொடங்கும்போது ஒரு சிக்கலாக இருந்தது. நிரலாக்க எடுத்துக்காட்டுகளில், ஒரு முழுமையான நிரலாக்க சூழலை எவ்வாறு அமைப்பது என்பதைக் கண்டுபிடிக்காமல் பங்கேற்பாளர்களை புலங்களை நிரப்பவும் மென்பொருளை இயக்கவும் அனுமதிக்கும் ஒரு வார்ப்புரு நிரலைப் பயன்படுத்துகிறோம்.
செயற்கை நுண்ணறிவு பற்றிய கவலைகள் உரையாற்றப்பட்டன: செயற்கை நுண்ணறிவு சில மருத்துவ கடமைகளை மாற்றக்கூடும் என்ற பரவலான கவலை உள்ளது. இந்த சிக்கலை தீர்க்க, AI இன் வரம்புகளை நாங்கள் விளக்குகிறோம், இதில் கட்டுப்பாட்டாளர்களால் அங்கீகரிக்கப்பட்ட அனைத்து AI தொழில்நுட்பங்களுக்கும் மருத்துவர் மேற்பார்வை 11 தேவை. சார்பின் முக்கியத்துவத்தையும் நாங்கள் வலியுறுத்துகிறோம், ஏனெனில் வழிமுறைகள் சார்புக்கு ஆளாகின்றன, குறிப்பாக தரவு தொகுப்பு வேறுபட்டதாக இல்லாவிட்டால். இதன் விளைவாக, ஒரு குறிப்பிட்ட துணைக்குழு தவறாக வடிவமைக்கப்படலாம், இது நியாயமற்ற மருத்துவ முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
வளங்கள் பொதுவில் கிடைக்கின்றன: விரிவுரை ஸ்லைடுகள் மற்றும் குறியீடு உள்ளிட்ட பொதுவில் கிடைக்கக்கூடிய வளங்களை நாங்கள் உருவாக்கியுள்ளோம். நேர மண்டலங்கள் காரணமாக ஒத்திசைவான உள்ளடக்கத்திற்கான அணுகல் குறைவாக இருந்தாலும், அனைத்து மருத்துவப் பள்ளிகளிலும் AI நிபுணத்துவம் கிடைக்காததால், திறந்த மூல உள்ளடக்கம் ஒத்திசைவற்ற கற்றலுக்கான வசதியான முறையாகும்.
இடைநிலை ஒத்துழைப்பு: இந்த பட்டறை பொறியாளர்களுடன் சேர்ந்து படிப்புகளைத் திட்டமிட மருத்துவ மாணவர்களால் தொடங்கப்பட்ட ஒரு கூட்டு முயற்சியாகும். இது இரு பகுதிகளிலும் ஒத்துழைப்பு வாய்ப்புகள் மற்றும் அறிவு இடைவெளிகளை நிரூபிக்கிறது, பங்கேற்பாளர்கள் எதிர்காலத்தில் பங்களிக்கக்கூடிய சாத்தியமான பங்கைப் புரிந்துகொள்ள அனுமதிக்கிறது.
AI முக்கிய திறன்களை வரையறுக்கவும். திறன்களின் பட்டியலை வரையறுப்பது தரப்படுத்தப்பட்ட கட்டமைப்பை வழங்குகிறது, இது தற்போதுள்ள திறன் அடிப்படையிலான மருத்துவ பாடத்திட்டத்தில் ஒருங்கிணைக்கப்படலாம். இந்த பட்டறை தற்போது ப்ளூமின் வகைபிரிப்பின் கற்றல் புறநிலை நிலைகள் 2 (புரிதல்), 3 (பயன்பாடு) மற்றும் 4 (பகுப்பாய்வு) ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்துகிறது. திட்டங்களை உருவாக்குவது போன்ற உயர் மட்ட வகைப்பாட்டில் வளங்களைக் கொண்டிருப்பது அறிவை மேலும் பலப்படுத்தும். மருத்துவ பணிப்பாய்வுகளுக்கு AI தலைப்புகள் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படலாம் என்பதைத் தீர்மானிக்க மருத்துவ நிபுணர்களுடன் பணியாற்றவும், நிலையான மருத்துவ பாடத்திட்டத்தில் ஏற்கனவே சேர்க்கப்பட்டுள்ள மீண்டும் மீண்டும் தலைப்புகளை கற்பிப்பதைத் தடுக்கவும் இதற்கு தேவைப்படுகிறது.
AI ஐப் பயன்படுத்தி வழக்கு ஆய்வுகளை உருவாக்கவும். மருத்துவ எடுத்துக்காட்டுகளைப் போலவே, வழக்கு அடிப்படையிலான கற்றல் மருத்துவ கேள்விகளுக்கு அவற்றின் பொருத்தத்தை எடுத்துக்காட்டுவதன் மூலம் சுருக்கக் கருத்துக்களை வலுப்படுத்த முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பட்டறை ஆய்வு கூகிளின் AI- அடிப்படையிலான நீரிழிவு ரெட்டினோபதி கண்டறிதல் அமைப்பு 13 ஐ ஆய்வகத்திலிருந்து கிளினிக் செல்லும் பாதையில் உள்ள சவால்களை அடையாளம் காண பகுப்பாய்வு செய்தது, அதாவது வெளிப்புற சரிபார்ப்பு தேவைகள் மற்றும் ஒழுங்குமுறை ஒப்புதல் பாதைகள்.
அனுபவக் கற்றலைப் பயன்படுத்துங்கள்: தொழில்நுட்ப திறன்களுக்கு மருத்துவ பயிற்சியாளர்களின் சுழலும் கற்றல் அனுபவங்களைப் போலவே, கவனம் செலுத்தும் நடைமுறை மற்றும் மாஸ்டர் செய்ய மீண்டும் மீண்டும் பயன்பாடு தேவைப்படுகிறது. ஒரு சாத்தியமான தீர்வு புரட்டப்பட்ட வகுப்பறை மாதிரி, இது பொறியியல் கல்வியில் அறிவு தக்கவைப்பை மேம்படுத்துவதாக அறிவிக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த மாதிரியில், மாணவர்கள் தத்துவார்த்த பொருளை சுயாதீனமாக மதிப்பாய்வு செய்கிறார்கள், மேலும் வகுப்பு நேரம் வழக்கு ஆய்வுகள் மூலம் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கு அர்ப்பணிக்கப்பட்டுள்ளது.
பலதரப்பட்ட பங்கேற்பாளர்களுக்கான அளவிடுதல்: மருத்துவர்கள் மற்றும் அதனுடன் தொடர்புடைய சுகாதார வல்லுநர்கள் உட்பட பல துறைகளில் ஒத்துழைப்பை உள்ளடக்கிய AI தத்தெடுப்பை நாங்கள் கற்பனை செய்கிறோம். எனவே, பாடத்திட்டங்களை பல்வேறு துறைகளைச் சேர்ந்த ஆசிரியர்களுடன் கலந்தாலோசித்து அவற்றின் உள்ளடக்கத்தை சுகாதாரப் பாதுகாப்பின் வெவ்வேறு பகுதிகளுக்கு ஏற்ப வடிவமைக்க வேண்டும்.
செயற்கை நுண்ணறிவு உயர் தொழில்நுட்பம் மற்றும் அதன் முக்கிய கருத்துக்கள் கணிதம் மற்றும் கணினி அறிவியலுடன் தொடர்புடையவை. செயற்கை நுண்ணறிவைப் புரிந்துகொள்ள சுகாதாரப் பணியாளர்களுக்கு பயிற்சி அளிப்பது உள்ளடக்கத் தேர்வு, மருத்துவ சம்பந்தம் மற்றும் விநியோக முறைகளில் தனித்துவமான சவால்களை முன்வைக்கிறது. கல்வி பட்டறைகளில் AI இலிருந்து பெறப்பட்ட நுண்ணறிவு எதிர்கால கல்வியாளர்களுக்கு AI ஐ மருத்துவக் கல்வியில் ஒருங்கிணைக்க புதுமையான வழிகளைத் தழுவ உதவும் என்று நாங்கள் நம்புகிறோம்.
கூகிள் கொலாபோரேட்டரி பைதான் ஸ்கிரிப்ட் திறந்த மூலமாகவும் கிடைக்கிறது: https://github.com/ubcaimed/ubcimed.github.io/tree/master/.
புரோபர், கே.ஜி மற்றும் கான், எஸ். ரீடிங்கிங் மருத்துவக் கல்வி: நடவடிக்கைக்கான அழைப்பு. அக்காட். மருந்து. 88, 1407-1410 (2013).
மெக்காய், எல்ஜி போன்றவை. செயற்கை நுண்ணறிவு பற்றி மருத்துவ மாணவர்கள் உண்மையில் என்ன தெரிந்து கொள்ள வேண்டும்? NPZH எண்கள். மருத்துவம் 3, 1–3 (2020).
டோஸ் சாண்டோஸ், டிபி, மற்றும் பலர். செயற்கை நுண்ணறிவு குறித்த மருத்துவ மாணவர்களின் அணுகுமுறைகள்: ஒரு மல்டிசென்டர் கணக்கெடுப்பு. யூரோ. கதிர்வீச்சு. 29, 1640-1646 (2019).
ஃபேன், கே.ஒய், ஹு, ஆர்., மற்றும் சிங்க்லா, ஆர். மருத்துவ மாணவர்களுக்கான இயந்திர கற்றல் அறிமுகம்: ஒரு பைலட் திட்டம். ஜெ. மெட். கற்பித்தல். 54, 1042-1043 (2020).
கூப்பர்மேன் என், மற்றும் பலர். தலையில் காயத்திற்குப் பிறகு மருத்துவ ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்க மூளைக் காயத்தின் மிகக் குறைந்த அபாயத்தில் குழந்தைகளை அடையாளம் காண்பது: ஒரு வருங்கால கூட்டு ஆய்வு. லான்செட் 374, 1160–1170 (2009).
ஸ்ட்ரீட், டபிள்யூ.என்., வோல்பெர்க், டபிள்யூ.எச். மார்பக கட்டி நோயறிதலுக்கான அணு அம்சம் பிரித்தெடுத்தல். பயோமெடிக்கல் சயின்ஸ். பட செயலாக்கம். பயோமெடிக்கல் சயின்ஸ். வெயிஸ். 1905, 861-870 (1993).
சென், பி.எச்.சி, லியு, ஒய் மற்றும் பெங், எல். சுகாதாரத்துக்கான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவது எப்படி. நாட். மேட். 18, 410–414 (2019).
செல்வராஜு, ஆர்.ஆர் மற்றும் பலர். கிராட்-கேம்: சாய்வு அடிப்படையிலான உள்ளூர்மயமாக்கல் வழியாக ஆழமான நெட்வொர்க்குகளின் காட்சி விளக்கம். கணினி பார்வை குறித்த IEEE சர்வதேச மாநாட்டின் நடவடிக்கைகள், 618–626 (2017).
குமாரவெல் பி, ஸ்டீவர்ட் கே மற்றும் இலிக் டி. இளங்கலை மருத்துவக் கல்வியில் OSCE ஐப் பயன்படுத்தி சான்றுகள் அடிப்படையிலான மருத்துவ திறன்களை மதிப்பிடுவதற்கான சுழல் மாதிரியின் வளர்ச்சி மற்றும் மதிப்பீடு. பி.எம்.கே மருத்துவம். கற்பித்தல். 21, 1–9 (2021).
கோலாச்சலாமா வி.பி. மற்றும் கார்க் பி.எஸ் இயந்திர கற்றல் மற்றும் மருத்துவ கல்வி. NPZH எண்கள். மருந்து. 1, 1–3 (2018).
வான் லீவென், கே.ஜி. யூரோ. கதிர்வீச்சு. 31, 3797–3804 (2021).
டோபோல், ஈ.ஜே. உயர் செயல்திறன் கொண்ட மருத்துவம்: மனித மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒருங்கிணைப்பு. நாட். மருந்து. 25, 44–56 (2019).
பேட், ஈ. மற்றும் பலர். நீரிழிவு ரெட்டினோபதியைக் கண்டறிவதற்காக கிளினிக்கில் பயன்படுத்தப்பட்ட ஆழமான கற்றல் முறையின் மனிதனை மையமாகக் கொண்ட மதிப்பீடு. கணினி அமைப்புகளில் மனித காரணிகள் குறித்த 2020 சிஐ மாநாட்டின் நடவடிக்கைகள் (2020).
கெர், பி. பொறியியல் கல்வியில் புரட்டப்பட்ட வகுப்பறை: ஒரு ஆராய்ச்சி ஆய்வு. ஊடாடும் கூட்டு கற்றல் குறித்த 2015 சர்வதேச மாநாட்டின் நடவடிக்கைகள் (2015).
ஆதரவு மற்றும் நிதியுதவிக்கு பிரிட்டிஷ் கொலம்பியா பல்கலைக்கழகத்தில் பயோமெடிக்கல் இமேஜிங் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆராய்ச்சி கிளஸ்டரைச் சேர்ந்த டேனியல் வாக்கர், டிம் சால்குடின் மற்றும் பீட்டர் ஜான்ட்ஸ்ட்ரா ஆகியோருக்கு ஆசிரியர்கள் நன்றி தெரிவிக்கின்றனர்.
RH, PP, ZH, RS மற்றும் MA ஆகியவை பட்டறை கற்பித்தல் உள்ளடக்கத்தை உருவாக்குவதற்கு பொறுப்பாகும். நிரலாக்க எடுத்துக்காட்டுகளை உருவாக்க RH மற்றும் PP ஆகியவை பொறுப்பேற்றன. திட்டத்தின் தளவாட அமைப்பு மற்றும் பட்டறைகளின் பகுப்பாய்விற்கு KYF, OY, MT மற்றும் PW ஆகியவை காரணமாக இருந்தன. RH, OY, MT, RS புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் அட்டவணைகளை உருவாக்குவதற்கு காரணமாக இருந்தது. ஆர்.எச்.
இந்த வேலையை மறுஆய்வு செய்வதற்கு அவர்கள் பங்களித்ததற்காக கரோலின் மெக்ரிகோர், ஃபேபியோ மொரேஸ் மற்றும் ஆதித்யா போரகதி ஆகியோருக்கு தகவல்தொடர்பு மருத்துவம் நன்றி.