BENEFICI DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEI PROGRAMMI DI FORMAZIONE IN MEDICINA

Il vostro prossimo insegnante sarà un robot?

L'intelligenza artificiale, o AI, sta già facendo breccia in molti settori della società. Nel settore sanitario, la sua portata va dall'utilizzo delle cartelle cliniche elettroniche (EMR) alla protezione delle reti ospedaliere dagli attacchi informatici.

Questa tecnologia sta rivoluzionando anche la formazione medica, di cui parleremo oggi. Analizzeremo come l'IA sta trasformando la formazione dei futuri operatori sanitari.

Formazione medica tradizionale

Gli studenti di medicina sono sottoposti a lunghi periodi di formazione. Gran parte di essi si concentra sull'acquisizione del maggior numero di informazioni possibili, in gran parte basate sulla memorizzazione. La formazione medica tradizionale si basa su quanto segue:

Assistenza al paziente

Conoscenze mediche

Abilità interpersonali e di comunicazione

Apprendimento e miglioramento basato sulla pratica

Professionalità

Pratica basata sui sistemi

L'intelligenza artificiale (AI) è un termine che si riferisce a programmi e algoritmi informatici progettati per svolgere compiti tipicamente svolti dall'uomo. Un esempio è l'automatizzazione della valutazione delle risposte scritte, mentre un altro è la fornitura di feedback sulle interpretazioni delle immagini mediche.

L'intelligenza artificiale si riferisce a programmi e algoritmi informatici progettati per eseguire compiti solitamente svolti da persone. L'automatizzazione della valutazione delle risposte scritte e il feedback sulle interpretazioni delle immagini mediche sono solo alcuni esempi del suo utilizzo in campo medico.

L'intelligenza artificiale nella formazione medica si basa sui metodi di formazione tradizionali e aggiunge il suo tocco o la sua direzione in base alle sue capacità uniche.

L'intelligenza artificiale ribalta l'aula nella formazione medica

Un approccio promettente è quello di spostare l'attenzione dalle lezioni tradizionali e dalla memorizzazione delle informazioni. Questa innovativa metodologia di "classe capovolta", proposta da Charles Prober, MD, che è anche il direttore fondatore dello Stanford Center for Health Education, mira a insegnare agli studenti di medicina come risolvere casi intricati di pazienti attraverso l'apprendimento pratico.

Raccogliere fatti e lezioni da ogni risorsa disponibile (ad esempio, l'EMR)

Lavorare nel proprio tempo libero

Inseriscono le loro scoperte sui loro computer e tablet medici

Incontrare i professori e i compagni in un contesto di classe, dove si esercitano a risolvere i problemi e ad analizzare i dati

L'approccio simula come vengono svolti i casi medici nel mondo reale. L'obiettivo è sviluppare le capacità di pensiero critico invece di memorizzare i fatti medici. L'attenzione si concentra sull'interazione con i dati e le risorse invece che sulla memorizzazione. ChatGPT e chatbot simili sono una di queste risorse. Proprio come le ricerche nei database fanno parte della routine di un medico, questi programmi guidati dall'intelligenza artificiale possono aiutare i tirocinanti in medicina a trovare, sintetizzare e presentare i fatti rilevanti.

Questo è molto più veloce dei metodi tradizionali, che possono essere lunghi e frustranti perché spesso richiedono una ricerca su più fonti.

Questo approccio presenta un ulteriore vantaggio. Si spende poco tempo per familiarizzare gli studenti di medicina o gli specializzandi con le nuove tecnologie come l'intelligenza artificiale, la robotica e la telemedicina. Tuttavia, i futuri operatori sanitari le utilizzeranno senza dubbio insieme a un'ampia gamma di dispositivi di assistenza.

La tecnologia di riconoscimento vocale sta già automatizzando la trascrizione dei colloqui clinici. Allo stesso tempo, si stanno sviluppando programmi di cartelle cliniche elettroniche basati sull'intelligenza artificiale che possono indurre gli operatori a porre domande specifiche in base ai sintomi e a suggerire test e diagnosi. I sistemi di rilevamento assistito da computer (CAD) destinati alla radiologia sono stati in parte sviluppati con questo obiettivo.

Il nuovo ruolo dei fornitori: Maestri di intelligenza artificiale

Un altro motivo per cui gli studenti di medicina dovrebbero studiare l'intelligenza artificiale nella loro formazione medica è quello di ottenere una comprensione di base dei principi alla base del programma.

Attualmente, la formazione sull'uso degli EHR consiste solitamente in brevi corsi introduttivi ad hoc. In genere sono specifici per un particolare gruppo sanitario o per il suo ospedale. Con questo nuovo programma di formazione, il curriculum scolastico esistente verrebbe integrato con la conoscenza dei fondamenti dell'IA, della scienza dei dati e delle questioni etiche e legali sollevate.

Perché? La speranza è che gli studenti possano utilizzare queste conoscenze fondamentali quando le apparecchiature mediche saranno obsolete o sostituite. ChatGPT, EMR assistito dall'IA e CAD sono solo alcuni esempi della crescente presenza dell'IA nell'assistenza sanitaria. Altri, come l'utilizzo dell'IA per "ascoltare" i problemi medici dalla voce di una persona, sono in arrivo.

Le questioni che questo nuovo programma di studi potrebbe affrontare:

Corso sull'eccessiva dipendenza (e come evitarla)

Gli operatori possono abituarsi al fatto che le IA gestiscano molte funzioni lavorative, come la diagnosi, e trattare i risultati delle IA come dati di fatto ("pregiudizio dell'automazione"). Potrebbero valutare i pazienti in base ai risultati dei colloqui e dei test e ignorare tutti i loro stati fisici ed emotivi, il che potrebbe portare al problema vero e proprio.

AI Down (cosa succede dopo?)

Cosa si fa quando l'IA cessa di funzionare? O non è più in grado di fornire i servizi richiesti, come il rilevamento dei tumori da una radiografia? Purtroppo, una violazione della cybersecurity, fin troppo comune nel settore sanitario, potrebbe paralizzare un ospedale e i suoi sistemi di IA in momenti critici. I fornitori dovranno sapere come comportarsi in queste eventualità.

Allucinazione da IA

"Come si identificano i dati incompleti o errati utilizzati dall'IA?" Gli input distorti nell'EHR influenzano gli algoritmi dell'IA, dando luogo a risultati errati. Gli utenti dovrebbero essere in grado di annullare le decisioni dell'IA e di notificare gli errori per aiutare il modello a imparare dai propri errori nelle iterazioni successive.

Etica delle macchine

Infine, l'uso etico dell'intelligenza artificiale nella formazione medica dovrebbe essere ampiamente trattato. Pensate a decidere tra la qualità della vita di un malato terminale e la durata della sua vita. I medici e i pazienti spesso fanno dei compromessi quando decidono di sottoporsi a un trattamento, e non esiste un approccio "unico" alla cura del paziente.

Riflessioni conclusive

L'intelligenza artificiale nella formazione medica porta l'IA ai futuri fornitori. L'intelligenza artificiale nell'educazione medica può cambiare la formazione dei futuri operatori, seguendo le orme di come un operatore lavora nel mondo reale, per capire come funziona l'IA e utilizzarla come aiuto.

Contattate un esperto di Cybernet se uno dei due utilizzi è interessante per la vostra scuola di medicina. I computer e i tablet medici, già in uso negli ospedali, migliorerebbero ulteriormente la formazione degli studenti di medicina su come funziona la medicina nel loro (futuro) lavoro.