వైద్య విద్యార్థులకు కృత్రిమ మేధస్సును బోధించడంపై కెనడియన్ దృక్పథం

నేచర్.కామ్ సందర్శించినందుకు ధన్యవాదాలు. మీరు ఉపయోగిస్తున్న బ్రౌజర్ యొక్క సంస్కరణకు పరిమిత CSS మద్దతు ఉంది. ఉత్తమ ఫలితాల కోసం, మీ బ్రౌజర్ యొక్క క్రొత్త సంస్కరణను ఉపయోగించమని మేము సిఫార్సు చేస్తున్నాము (లేదా ఇంటర్నెట్ ఎక్స్‌ప్లోరర్‌లో అనుకూలత మోడ్‌ను ఆపివేయండి). ఈ సమయంలో, కొనసాగుతున్న మద్దతును నిర్ధారించడానికి, మేము స్టైలింగ్ లేదా జావాస్క్రిప్ట్ లేకుండా సైట్‌ను చూపిస్తున్నాము.
క్లినికల్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క అనువర్తనాలు వేగంగా పెరుగుతున్నాయి, అయితే ఇప్పటికే ఉన్న మెడికల్ స్కూల్ పాఠ్యాంశాలు ఈ ప్రాంతాన్ని కవర్ చేసే పరిమిత బోధనను అందిస్తున్నాయి. ఇక్కడ మేము కెనడియన్ వైద్య విద్యార్థులకు అభివృద్ధి చేసిన మరియు పంపిణీ చేసిన ఒక కృత్రిమ ఇంటెలిజెన్స్ శిక్షణా కోర్సును వివరించాము మరియు భవిష్యత్ శిక్షణ కోసం సిఫార్సులు చేస్తాము.
Medicine షధం లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) కార్యాలయ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు క్లినికల్ నిర్ణయం తీసుకోవటానికి సహాయపడుతుంది. కృత్రిమ మేధస్సు వాడకానికి సురక్షితంగా మార్గనిర్దేశం చేయడానికి, వైద్యులు కృత్రిమ మేధస్సుపై కొంత అవగాహన కలిగి ఉండాలి. AI నమూనాలు మరియు ధృవీకరణ ప్రక్రియలను వివరించడం వంటి AI భావనలను బోధించాలని చాలా వ్యాఖ్యలు సమర్థిస్తాయి. ఏదేమైనా, కొన్ని నిర్మాణాత్మక ప్రణాళికలు అమలు చేయబడ్డాయి, ముఖ్యంగా జాతీయ స్థాయిలో. పింటో డోస్ శాంటాస్ మరియు ఇతరులు. 263 మంది వైద్య విద్యార్థులను సర్వే చేశారు మరియు 71% మంది తమకు కృత్రిమ మేధస్సులో శిక్షణ అవసరమని అంగీకరించారు. వైద్య ప్రేక్షకులకు కృత్రిమ మేధస్సును బోధించడానికి తరచుగా విస్తృతమైన ముందస్తు జ్ఞానం ఉన్న విద్యార్థుల కోసం సాంకేతిక మరియు సాంకేతికత లేని భావనలను మిళితం చేసే జాగ్రత్తగా డిజైన్ అవసరం. మేము మా అనుభవాన్ని AI వర్క్‌షాప్‌ల శ్రేణిని మూడు సమూహాల వైద్య విద్యార్థులకు అందించడం మరియు AI లో భవిష్యత్ వైద్య విద్య కోసం సిఫార్సులు చేసినట్లు వివరించాము.
వైద్య విద్యార్థుల కోసం ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఇన్ మెడిసిన్ వర్క్‌షాప్‌కు మా ఐదు వారాల పరిచయం ఫిబ్రవరి 2019 మరియు ఏప్రిల్ 2021 మధ్య మూడుసార్లు జరిగింది. ప్రతి వర్క్‌షాప్‌కు ఒక షెడ్యూల్, కోర్సులో మార్పుల గురించి క్లుప్త వివరణతో, మూర్తి 1 లో చూపబడింది. మా కోర్సు ఉంది మూడు ప్రాధమిక అభ్యాస లక్ష్యాలు: కృత్రిమ ఇంటెలిజెన్స్ అనువర్తనాల్లో డేటా ఎలా ప్రాసెస్ చేయబడుతుందో విద్యార్థులు అర్థం చేసుకుంటారు, క్లినికల్ అనువర్తనాల కోసం కృత్రిమ మేధస్సు సాహిత్యాన్ని విశ్లేషించండి మరియు కృత్రిమ మేధస్సును అభివృద్ధి చేసే ఇంజనీర్లతో సహకరించడానికి అవకాశాలను సద్వినియోగం చేసుకోండి.
బ్లూ అనేది ఉపన్యాసం యొక్క అంశం మరియు లేత నీలం ఇంటరాక్టివ్ ప్రశ్న మరియు జవాబు కాలం. బూడిద విభాగం సంక్షిప్త సాహిత్య సమీక్ష యొక్క దృష్టి. ఆరెంజ్ విభాగాలు కృత్రిమ మేధస్సు నమూనాలు లేదా పద్ధతులను వివరించే కేస్ స్టడీస్ ఎంపిక చేయబడతాయి. గ్రీన్ అనేది గైడెడ్ ప్రోగ్రామింగ్ కోర్సు, ఇది క్లినికల్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు నమూనాలను అంచనా వేయడానికి కృత్రిమ మేధస్సును నేర్పడానికి రూపొందించబడింది. వర్క్‌షాప్‌ల యొక్క కంటెంట్ మరియు వ్యవధి విద్యార్థుల అవసరాల అంచనా ఆధారంగా మారుతూ ఉంటాయి.
మొదటి వర్క్‌షాప్ ఫిబ్రవరి నుండి ఏప్రిల్ 2019 వరకు బ్రిటిష్ కొలంబియా విశ్వవిద్యాలయంలో జరిగింది, మరియు 8 మంది పాల్గొనేవారు సానుకూల స్పందనను ఇచ్చారు. COVID-19 కారణంగా, రెండవ వర్క్‌షాప్ వాస్తవంగా అక్టోబర్-నవంబర్ 2020 లో జరిగింది, 222 మంది వైద్య విద్యార్థులు మరియు 8 కెనడియన్ వైద్య పాఠశాలల నుండి 3 మంది నివాసితులు నమోదు చేసుకున్నారు. ప్రెజెంటేషన్ స్లైడ్‌లు మరియు కోడ్ ఓపెన్ యాక్సెస్ సైట్‌కు (http://ubcaimed.github.io) అప్‌లోడ్ చేయబడ్డాయి. మొదటి పునరావృతం నుండి వచ్చిన ముఖ్య అభిప్రాయం ఏమిటంటే, ఉపన్యాసాలు చాలా తీవ్రంగా ఉన్నాయి మరియు పదార్థం చాలా సైద్ధాంతిక. కెనడా యొక్క ఆరు వేర్వేరు సమయ మండలాలకు సేవ చేయడం అదనపు సవాళ్లను కలిగిస్తుంది. అందువల్ల, రెండవ వర్క్‌షాప్ ప్రతి సెషన్‌ను 1 గంటకు తగ్గించింది, కోర్సు సామగ్రిని సరళీకృతం చేసింది, మరిన్ని కేస్ స్టడీస్‌ను జోడించింది మరియు బాయిలర్‌ప్లేట్ ప్రోగ్రామ్‌లను సృష్టించింది, ఇది పాల్గొనేవారికి కనీస డీబగ్గింగ్ (బాక్స్ 1) తో కోడ్ స్నిప్పెట్‌లను పూర్తి చేయడానికి అనుమతించింది. రెండవ పునరావృతం నుండి కీలక అభిప్రాయం ప్రోగ్రామింగ్ వ్యాయామాలపై సానుకూల స్పందన మరియు యంత్ర అభ్యాస ప్రాజెక్ట్ కోసం ప్రణాళికను ప్రదర్శించే అభ్యర్థనను కలిగి ఉంది. అందువల్ల, మా మూడవ వర్క్‌షాప్‌లో, మార్చి-ఏప్రిల్ 2021 లో 126 మంది వైద్య విద్యార్థుల కోసం వాస్తవంగా జరిగింది, ప్రాజెక్టులపై వర్క్‌షాప్ భావనలను ఉపయోగించడం యొక్క ప్రభావాన్ని ప్రదర్శించడానికి మేము మరింత ఇంటరాక్టివ్ కోడింగ్ వ్యాయామాలు మరియు ప్రాజెక్ట్ ఫీడ్‌బ్యాక్ సెషన్లను చేర్చాము.
డేటా విశ్లేషణ: డేటా నమూనాలను విశ్లేషించడం, ప్రాసెస్ చేయడం మరియు కమ్యూనికేట్ చేయడం ద్వారా డేటాలో అర్ధవంతమైన నమూనాలను గుర్తించే గణాంకాలలో అధ్యయన రంగం.
డేటా మైనింగ్: డేటాను గుర్తించే మరియు తీసే ప్రక్రియ. కృత్రిమ మేధస్సు సందర్భంలో, ఇది చాలా పెద్దది, ప్రతి నమూనాకు బహుళ వేరియబుల్స్ ఉంటుంది.
డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు: అసలు డేటా సమితి యొక్క ముఖ్యమైన లక్షణాలను సంరక్షించేటప్పుడు అనేక వ్యక్తిగత లక్షణాలతో డేటాను తక్కువ లక్షణాలుగా మార్చే ప్రక్రియ.
లక్షణాలు (కృత్రిమ మేధస్సు సందర్భంలో): నమూనా యొక్క కొలవగల లక్షణాలు. తరచుగా “ఆస్తి” లేదా “వేరియబుల్” తో పరస్పరం మార్చుకుంటారు.
ప్రవణత ఆక్టివేషన్ మ్యాప్: కృత్రిమ ఇంటెలిజెన్స్ మోడళ్లను (ముఖ్యంగా కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు) అర్థం చేసుకోవడానికి ఉపయోగించే సాంకేతికత, ఇది డేటా లేదా చిత్రాల ప్రాంతాలను గుర్తించడానికి నెట్‌వర్క్ యొక్క చివరి భాగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేసే ప్రక్రియను విశ్లేషిస్తుంది.
ప్రామాణిక మోడల్: ఇలాంటి పనులను చేయడానికి ముందే శిక్షణ పొందిన ఇప్పటికే ఉన్న AI మోడల్.
పరీక్ష (ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సందర్భంలో): ఒక మోడల్ ఇంతకు ముందు ఎదుర్కోని డేటాను ఉపయోగించి ఒక పనిని ఎలా నిర్వహిస్తుందో గమనించడం.
శిక్షణ (ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సందర్భంలో): డేటా మరియు ఫలితాలతో ఒక మోడల్‌ను అందిస్తుంది, తద్వారా కొత్త డేటాను ఉపయోగించి పనులను నిర్వహించే దాని సామర్థ్యాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మోడల్ దాని అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తుంది.
వెక్టర్: డేటా శ్రేణి. యంత్ర అభ్యాసంలో, ప్రతి శ్రేణి మూలకం సాధారణంగా నమూనా యొక్క ప్రత్యేక లక్షణం.
టేబుల్ 1 ఏప్రిల్ 2021 న తాజా కోర్సులను జాబితా చేస్తుంది, వీటిలో ప్రతి అంశానికి లక్ష్య అభ్యాస లక్ష్యాలు ఉన్నాయి. ఈ వర్క్‌షాప్ సాంకేతిక స్థాయికి కొత్తవారికి ఉద్దేశించబడింది మరియు అండర్ గ్రాడ్యుయేట్ మెడికల్ డిగ్రీ యొక్క మొదటి సంవత్సరానికి మించి గణిత జ్ఞానం అవసరం లేదు. ఈ కోర్సును 6 మంది వైద్య విద్యార్థులు మరియు 3 మంది ఉపాధ్యాయులు ఇంజనీరింగ్‌లో అధునాతన డిగ్రీలు అభివృద్ధి చేశారు. ఇంజనీర్లు బోధించడానికి కృత్రిమ మేధస్సు సిద్ధాంతాన్ని అభివృద్ధి చేస్తున్నారు మరియు వైద్య విద్యార్థులు వైద్యపరంగా సంబంధిత పదార్థాలను నేర్చుకుంటున్నారు.
వర్క్‌షాప్‌లలో ఉపన్యాసాలు, కేస్ స్టడీస్ మరియు గైడెడ్ ప్రోగ్రామింగ్ ఉన్నాయి. మొదటి ఉపన్యాసంలో, డేటా విజువలైజేషన్, లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ మరియు వివరణాత్మక మరియు ప్రేరక గణాంకాల పోలికతో సహా బయోస్టాటిస్టిక్స్లో డేటా విశ్లేషణ యొక్క ఎంచుకున్న భావనలను మేము సమీక్షిస్తాము. డేటా విశ్లేషణ కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క పునాది అయినప్పటికీ, మేము డేటా మైనింగ్, ప్రాముఖ్యత పరీక్ష లేదా ఇంటరాక్టివ్ విజువలైజేషన్ వంటి అంశాలను మినహాయించాము. ఇది సమయ పరిమితుల కారణంగా ఉంది మరియు కొంతమంది అండర్ గ్రాడ్యుయేట్ విద్యార్థులకు బయోస్టాటిస్టిక్స్లో ముందస్తు శిక్షణ ఉంది మరియు మరింత ప్రత్యేకమైన యంత్ర అభ్యాస విషయాలను కవర్ చేయాలనుకుంటున్నారు. తరువాతి ఉపన్యాసం ఆధునిక పద్ధతులను పరిచయం చేస్తుంది మరియు AI సమస్య సూత్రీకరణ, AI నమూనాల ప్రయోజనాలు మరియు పరిమితులు మరియు మోడల్ పరీక్ష గురించి చర్చిస్తుంది. ప్రస్తుత కృత్రిమ మేధస్సు పరికరాలపై సాహిత్యం మరియు ఆచరణాత్మక పరిశోధనల ద్వారా ఉపన్యాసాలు సంపూర్ణంగా ఉంటాయి. ఇప్పటికే ఉన్న ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పరికరాల పరిమితులను అర్థం చేసుకోవడంతో సహా క్లినికల్ ప్రశ్నలను పరిష్కరించడానికి మోడల్ యొక్క ప్రభావాన్ని మరియు సాధ్యతను అంచనా వేయడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలను మేము నొక్కిచెప్పాము. ఉదాహరణకు, కుప్పెర్మాన్ మరియు ఇతరులు ప్రతిపాదించిన పీడియాట్రిక్ హెడ్ గాయం మార్గదర్శకాలను అర్థం చేసుకోవాలని మేము విద్యార్థులను కోరారు, 5 ఇది వైద్యుడి పరీక్ష ఆధారంగా CT స్కాన్ ఉపయోగపడుతుందో లేదో తెలుసుకోవడానికి ఒక కృత్రిమ మేధస్సు నిర్ణయం చెట్టు అల్గోరిథంను అమలు చేసింది. వైద్యులను భర్తీ చేయకుండా, వైద్యులు అర్థం చేసుకోవడానికి Aid హాజనిత విశ్లేషణలను అందించడానికి ఇది ఒక సాధారణ ఉదాహరణ అని మేము నొక్కిచెప్పాము.
అందుబాటులో ఉన్న ఓపెన్ సోర్స్ బూట్స్ట్రాప్ ప్రోగ్రామింగ్ ఉదాహరణలలో (https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/programming_examples), అన్వేషణాత్మక డేటా విశ్లేషణ, డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్, మరియు ప్రామాణిక మోడల్ లోడింగ్ ఎలా నిర్వహించాలో మేము ప్రదర్శిస్తాము . మరియు పరీక్ష. మేము గూగుల్ కోలాబోరేటరీ నోట్‌బుక్‌లను (గూగుల్ ఎల్‌ఎల్‌సి, మౌంటెన్ వ్యూ, సిఎ) ఉపయోగిస్తాము, ఇవి పైథాన్ కోడ్‌ను వెబ్ బ్రౌజర్ నుండి అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తాయి. అంజీర్లో మూర్తి 2 ప్రోగ్రామింగ్ వ్యాయామానికి ఉదాహరణను అందిస్తుంది. ఈ వ్యాయామం విస్కాన్సిన్ ఓపెన్ బ్రెస్ట్ ఇమేజింగ్ డేటాసెట్ 6 మరియు డెసిషన్ ట్రీ అల్గోరిథం ఉపయోగించి ప్రాణాంతకతను అంచనా వేస్తుంది.
సంబంధిత అంశాలపై వారమంతా ప్రస్తుత ప్రోగ్రామ్‌లు మరియు ప్రచురించిన AI అనువర్తనాల నుండి ఉదాహరణలను ఎంచుకోండి. ప్రోగ్రామింగ్ అంశాలు భవిష్యత్ క్లినికల్ ప్రాక్టీస్‌పై అంతర్దృష్టిని అందించడానికి సంబంధించినవిగా పరిగణించబడితే మాత్రమే చేర్చబడతాయి, క్లినికల్ ట్రయల్స్‌లో ఉపయోగం కోసం అవి సిద్ధంగా ఉన్నాయో లేదో తెలుసుకోవడానికి మోడళ్లను ఎలా అంచనా వేయాలి. ఈ ఉదాహరణలు పూర్తి స్థాయి ఎండ్-టు-ఎండ్ అప్లికేషన్‌లో ముగుస్తాయి, ఇది కణితులను మెడికల్ ఇమేజ్ పారామితుల ఆధారంగా నిరపాయమైన లేదా ప్రాణాంతకమని వర్గీకరిస్తుంది.
ముందస్తు జ్ఞానం యొక్క వైవిధ్యత. మా పాల్గొనేవారు వారి గణిత జ్ఞాన స్థాయిలో వైవిధ్యంగా ఉన్నారు. ఉదాహరణకు, అధునాతన ఇంజనీరింగ్ నేపథ్యాలు కలిగిన విద్యార్థులు తమ సొంత ఫోరియర్ పరివర్తనలను ఎలా చేయాలో వంటి మరింత లోతైన పదార్థాల కోసం చూస్తున్నారు. ఏదేమైనా, తరగతిలోని ఫోరియర్ అల్గోరిథం గురించి చర్చించడం సాధ్యం కాదు ఎందుకంటే దీనికి సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ గురించి లోతైన జ్ఞానం అవసరం.
హాజరు ప్రవాహం. తదుపరి సమావేశాలకు హాజరు తగ్గింది, ముఖ్యంగా ఆన్‌లైన్ ఫార్మాట్లలో. హాజరును ట్రాక్ చేయడం మరియు పూర్తి చేసిన సర్టిఫికెట్‌ను అందించడం ఒక పరిష్కారం. వైద్య పాఠశాలలు విద్యార్థుల పాఠ్యేతర విద్యా కార్యకలాపాల లిప్యంతరీకరణలను గుర్తించాయి, ఇది విద్యార్థులను డిగ్రీని కొనసాగించడానికి ప్రోత్సహిస్తుంది.
కోర్సు రూపకల్పన: AI చాలా సబ్‌ఫీల్డ్‌లను విస్తరించి ఉన్నందున, తగిన లోతు మరియు వెడల్పు యొక్క ప్రధాన భావనలను ఎంచుకోవడం సవాలుగా ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, ప్రయోగశాల నుండి క్లినిక్ వరకు AI సాధనాల ఉపయోగం యొక్క కొనసాగింపు ఒక ముఖ్యమైన అంశం. మేము డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్, మోడల్ బిల్డింగ్ మరియు ధ్రువీకరణను కవర్ చేస్తున్నప్పుడు, పెద్ద డేటా అనలిటిక్స్, ఇంటరాక్టివ్ విజువలైజేషన్ లేదా AI క్లినికల్ ట్రయల్స్ నిర్వహించడం వంటి అంశాలను మేము చేర్చము, బదులుగా మేము చాలా ప్రత్యేకమైన AI భావనలపై దృష్టి పెడతాము. మా మార్గదర్శక సూత్రం అక్షరాస్యతను మెరుగుపరచడం, నైపుణ్యాలు కాదు. ఉదాహరణకు, వ్యాఖ్యానం కోసం మోడల్ ఇన్పుట్ లక్షణాలను ఎలా ప్రాసెస్ చేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం. దీన్ని చేయటానికి ఒక మార్గం ప్రవణత ఆక్టివేషన్ మ్యాప్‌లను ఉపయోగించడం, ఇది డేటా యొక్క ఏ ప్రాంతాలను able హించదగినదో visual హించగలదు. అయితే, దీనికి మల్టీవియారిట్ కాలిక్యులస్ అవసరం మరియు దీనిని ప్రవేశపెట్టలేము. ఒక సాధారణ పరిభాషను అభివృద్ధి చేయడం సవాలుగా ఉంది, ఎందుకంటే గణిత ఫార్మలిజం లేకుండా వెక్టర్స్‌గా డేటాతో ఎలా పని చేయాలో వివరించడానికి మేము ప్రయత్నిస్తున్నాము. వేర్వేరు పదాలకు ఒకే అర్ధం ఉందని గమనించండి, ఉదాహరణకు, ఎపిడెమియాలజీలో, “లక్షణం” “వేరియబుల్” లేదా “లక్షణం” గా వర్ణించబడింది.
జ్ఞానం నిలుపుదల. AI యొక్క అనువర్తనం పరిమితం కాబట్టి, పాల్గొనేవారు ఎంతవరకు జ్ఞానాన్ని కలిగి ఉంటారు. మెడికల్ స్కూల్ పాఠ్యాంశాలు తరచుగా ఆచరణాత్మక భ్రమణాల సమయంలో జ్ఞానాన్ని బలోపేతం చేయడానికి ఖాళీ పునరావృతంపై ఆధారపడతాయి, ఇది AI విద్యకు కూడా వర్తించవచ్చు.
అక్షరాస్యత కంటే వృత్తి నైపుణ్యం చాలా ముఖ్యం. పదార్థం యొక్క లోతు గణిత కఠినత లేకుండా రూపొందించబడింది, ఇది కృత్రిమ మేధస్సులో క్లినికల్ కోర్సులను ప్రారంభించేటప్పుడు సమస్య. ప్రోగ్రామింగ్ ఉదాహరణలలో, మేము ఒక టెంప్లేట్ ప్రోగ్రామ్‌ను ఉపయోగిస్తాము, ఇది పాల్గొనేవారిని ఫీల్డ్‌లను పూరించడానికి మరియు పూర్తి ప్రోగ్రామింగ్ వాతావరణాన్ని ఎలా సెటప్ చేయాలో గుర్తించకుండా సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
కృత్రిమ మేధస్సు గురించి ఆందోళనలు పరిష్కరించబడ్డాయి: కృత్రిమ మేధస్సు కొన్ని క్లినికల్ విధులను భర్తీ చేయగలదని విస్తృత ఆందోళన ఉంది. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, నియంత్రకాలు ఆమోదించిన దాదాపు అన్ని AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలకు వైద్యుల పర్యవేక్షణ 11 అవసరం అనే వాస్తవం సహా, AI యొక్క పరిమితులను మేము వివరిస్తాము. అల్గోరిథంలు పక్షపాతానికి గురవుతున్నందున మేము పక్షపాతం యొక్క ప్రాముఖ్యతను కూడా నొక్కిచెప్పాము, ప్రత్యేకించి డేటా సెట్ వైవిధ్యమైనది కాకపోతే. పర్యవసానంగా, ఒక నిర్దిష్ట ఉప సమూహాన్ని తప్పుగా రూపొందించవచ్చు, ఇది అన్యాయమైన క్లినికల్ నిర్ణయాలకు దారితీస్తుంది.
వనరులు బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్నాయి: మేము ఉపన్యాస స్లైడ్‌లు మరియు కోడ్‌తో సహా బహిరంగంగా లభించే వనరులను సృష్టించాము. సమయ మండలాల కారణంగా సింక్రోనస్ కంటెంట్‌కు ప్రాప్యత పరిమితం అయినప్పటికీ, అన్ని వైద్య పాఠశాలల్లో AI నైపుణ్యం అందుబాటులో లేనందున ఓపెన్ సోర్స్ కంటెంట్ అసమకాలిక అభ్యాసానికి అనుకూలమైన పద్ధతి.
ఇంటర్ డిసిప్లినరీ సహకారం: ఈ వర్క్‌షాప్ అనేది మెడికల్ విద్యార్థులు ఇంజనీర్లతో కలిసి కోర్సులు ప్లాన్ చేయడానికి ప్రారంభించిన జాయింట్ వెంచర్. ఇది రెండు రంగాలలో సహకార అవకాశాలు మరియు జ్ఞాన అంతరాలను ప్రదర్శిస్తుంది, పాల్గొనేవారు భవిష్యత్తులో వారు దోహదపడే సంభావ్య పాత్రను అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
AI కోర్ సామర్థ్యాలను నిర్వచించండి. సామర్థ్యాల జాబితాను నిర్వచించడం ప్రామాణికమైన నిర్మాణాన్ని అందిస్తుంది, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న సామర్థ్య-ఆధారిత వైద్య పాఠ్యాంశాలలో విలీనం చేయగలదు. ఈ వర్క్‌షాప్ ప్రస్తుతం బ్లూమ్ యొక్క వర్గీకరణ యొక్క లెర్నింగ్ ఆబ్జెక్టివ్ లెవల్స్ 2 (కాంప్రహెన్షన్), 3 (అప్లికేషన్) మరియు 4 (విశ్లేషణ) ను ఉపయోగిస్తుంది. ప్రాజెక్టులను సృష్టించడం వంటి అధిక స్థాయి వర్గీకరణలో వనరులను కలిగి ఉండటం జ్ఞానాన్ని మరింత బలోపేతం చేస్తుంది. క్లినికల్ వర్క్‌ఫ్లోలకు AI అంశాలను ఎలా అన్వయించవచ్చో తెలుసుకోవడానికి మరియు ప్రామాణిక వైద్య పాఠ్యాంశాల్లో ఇప్పటికే చేర్చబడిన పునరావృత విషయాల బోధను నిరోధించడానికి క్లినికల్ నిపుణులతో కలిసి పనిచేయడం అవసరం.
AI ఉపయోగించి కేస్ స్టడీస్‌ను సృష్టించండి. క్లినికల్ ఉదాహరణల మాదిరిగానే, కేసు-ఆధారిత అభ్యాసం క్లినికల్ ప్రశ్నలకు వాటి v చిత్యాన్ని హైలైట్ చేయడం ద్వారా నైరూప్య భావనలను బలోపేతం చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక వర్క్‌షాప్ అధ్యయనం Google యొక్క AI- ఆధారిత డయాబెటిక్ రెటినోపతి డిటెక్షన్ సిస్టమ్ 13 ను ప్రయోగశాల నుండి క్లినిక్‌కు మార్గం వెంట సవాళ్లను గుర్తించడానికి, బాహ్య ధ్రువీకరణ అవసరాలు మరియు నియంత్రణ ఆమోదం మార్గాలు వంటివి విశ్లేషించాయి.
అనుభవపూర్వక అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించండి: సాంకేతిక నైపుణ్యాలకు క్లినికల్ ట్రైనీల యొక్క తిరిగే అభ్యాస అనుభవాల మాదిరిగానే కేంద్రీకృత అభ్యాసం మరియు మాస్టర్‌కు పదేపదే అప్లికేషన్ అవసరం. ఒక సంభావ్య పరిష్కారం ఫ్లిప్డ్ క్లాస్‌రూమ్ మోడల్, ఇది ఇంజనీరింగ్ ఎడ్యుకేషన్ 14 లో జ్ఞాన నిలుపుదలని మెరుగుపరుస్తుంది. ఈ నమూనాలో, విద్యార్థులు సైద్ధాంతిక విషయాలను స్వతంత్రంగా సమీక్షిస్తారు మరియు తరగతి సమయం కేస్ స్టడీస్ ద్వారా సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అంకితం చేయబడింది.
మల్టీడిసిప్లినరీ పాల్గొనేవారి కోసం స్కేలింగ్: వివిధ స్థాయిలలో వైద్యులు మరియు అనుబంధ ఆరోగ్య నిపుణులతో సహా పలు విభాగాలలో సహకారంతో సంబంధం ఉన్న AI దత్తతను మేము ed హించాము. అందువల్ల, వివిధ విభాగాల నుండి అధ్యాపకులతో సంప్రదింపులకు పాఠ్యాంశాలను అభివృద్ధి చేయవలసి ఉంటుంది, వారి కంటెంట్‌ను ఆరోగ్య సంరక్షణ యొక్క వివిధ రంగాలకు అనుగుణంగా రూపొందించడానికి.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ హైటెక్ మరియు దాని ప్రధాన భావనలు గణితం మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్ కు సంబంధించినవి. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను అర్థం చేసుకోవడానికి ఆరోగ్య సంరక్షణ సిబ్బందికి శిక్షణ ఇవ్వడం కంటెంట్ ఎంపిక, క్లినికల్ v చిత్యం మరియు డెలివరీ పద్ధతుల్లో ప్రత్యేకమైన సవాళ్లను అందిస్తుంది. విద్యా వర్క్‌షాప్‌లలో AI నుండి పొందిన అంతర్దృష్టులు భవిష్యత్ అధ్యాపకులకు AI ని వైద్య విద్యలో అనుసంధానించడానికి వినూత్న మార్గాలను స్వీకరించడానికి సహాయపడతాయని మేము ఆశిస్తున్నాము.
గూగుల్ కోలాబోరేటరీ పైథాన్ స్క్రిప్ట్ ఓపెన్ సోర్స్ మరియు ఇక్కడ లభిస్తుంది: https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/.
ప్రోబెర్, కెజి మరియు ఖాన్, ఎస్. రీథింకింగ్ మెడికల్ ఎడ్యుకేషన్: ఎ కాల్ టు యాక్షన్. అక్కాడ్. మందు. 88, 1407–1410 (2013).
మెక్కాయ్, ఎల్జీ మొదలైనవి. వైద్య విద్యార్థులు కృత్రిమ మేధస్సు గురించి నిజంగా ఏమి తెలుసుకోవాలి? NPZH సంఖ్యలు. మెడిసిన్ 3, 1–3 (2020).
డోస్ శాంటాస్, డిపి, మరియు ఇతరులు. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పట్ల వైద్య విద్యార్థుల వైఖరులు: మల్టీసెంటర్ సర్వే. యూరో. రేడియేషన్. 29, 1640-1646 (2019).
ఫ్యాన్, కై, హు, ఆర్., మరియు సింగ్లా, ఆర్. ఇంట్రడక్షన్ టు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫర్ మెడికల్ స్టూడెంట్స్: ఎ పైలట్ ప్రాజెక్ట్. జె. మెడ్. బోధించండి. 54, 1042-1043 (2020).
కూపెర్మాన్ ఎన్, మరియు ఇతరులు. తల గాయం తర్వాత వైద్యపరంగా గణనీయమైన మెదడు గాయాల వల్ల చాలా తక్కువ ప్రమాదం ఉన్న పిల్లలను గుర్తించడం: కాబోయే సమన్వయ అధ్యయనం. లాన్సెట్ 374, 1160–1170 (2009).
స్ట్రీట్, డబ్ల్యుఎన్, వోల్బర్గ్, డబ్ల్యూహెచ్ మరియు మంగసేరియన్, ఓల్. రొమ్ము కణితి నిర్ధారణకు అణు లక్షణ వెలికితీత. బయోమెడికల్ సైన్స్. చిత్ర ప్రాసెసింగ్. బయోమెడికల్ సైన్స్. వీస్. 1905, 861-870 (1993).
చెన్, పిహెచ్‌సి, లియు, వై. మరియు పెంగ్, ఎల్. హెల్త్‌కేర్ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్లను ఎలా అభివృద్ధి చేయాలి. నాట్. మాట్. 18, 410–414 (2019).
సెల్వరాజు, ఆర్ఆర్ మరియు ఇతరులు. గ్రాడ్-కామ్: ప్రవణత-ఆధారిత స్థానికీకరణ ద్వారా లోతైన నెట్‌వర్క్‌ల దృశ్య వివరణ. కంప్యూటర్ విజన్ పై IEEE ఇంటర్నేషనల్ కాన్ఫరెన్స్ యొక్క ప్రొసీడింగ్స్, 618-626 (2017).
అండర్గ్రాడ్యుయేట్ వైద్య విద్యలో OSCE ను ఉపయోగించి సాక్ష్యం-ఆధారిత medicine షధ సామర్థ్యాలను అంచనా వేయడానికి కుమారవెల్ బి, స్టీవర్ట్ కె మరియు ఇలిక్ డి. BMK మెడిసిన్. బోధించండి. 21, 1–9 (2021).
కోలాచలమా విబి మరియు గార్గ్ పిఎస్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అండ్ మెడికల్ ఎడ్యుకేషన్. NPZH సంఖ్యలు. మందు. 1, 1–3 (2018).
వాన్ లీయువెన్, కెజి, షాల్కాంప్, ఎస్., రుట్టెన్, ఎంజె, వాన్ గిన్నెకెన్, బి. మరియు డి రూయ్, ఎం. యూరో. రేడియేషన్. 31, 3797–3804 (2021).
టోపోల్, EJ హై-పెర్ఫార్మెన్స్ మెడిసిన్: ది కన్వర్జెన్స్ ఆఫ్ హ్యూమన్ అండ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్. నాట్. మందు. 25, 44–56 (2019).
బేడే, ఇ. మరియు ఇతరులు. డయాబెటిక్ రెటినోపతిని గుర్తించడానికి క్లినిక్‌లో అమలు చేయబడిన లోతైన అభ్యాస వ్యవస్థ యొక్క మానవ-కేంద్రీకృత మూల్యాంకనం. 2020 CHI కాన్ఫరెన్స్ ఆన్ హ్యూమన్ ఫ్యాక్టర్స్ ఇన్ కంప్యూటింగ్ సిస్టమ్స్ (2020) యొక్క ప్రొసీడింగ్స్.
కెర్, బి. ఇంజనీరింగ్ విద్యలో ఫ్లిప్డ్ క్లాస్‌రూమ్: ఎ రీసెర్చ్ రివ్యూ. ఇంటరాక్టివ్ సహకార అభ్యాసం (2015) పై 2015 అంతర్జాతీయ సమావేశం యొక్క ప్రొసీడింగ్స్.
మద్దతు మరియు నిధుల కోసం బ్రిటిష్ కొలంబియా విశ్వవిద్యాలయంలోని బయోమెడికల్ ఇమేజింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రీసెర్చ్ క్లస్టర్‌కు చెందిన డేనియల్ వాకర్, టిమ్ సాల్కుడిన్ మరియు పీటర్ జాండ్స్ట్రాకు రచయితలు కృతజ్ఞతలు తెలిపారు.
RH, PP, ZH, RS మరియు MA వర్క్‌షాప్ బోధనా కంటెంట్‌ను అభివృద్ధి చేయడానికి బాధ్యత వహించాయి. ప్రోగ్రామింగ్ ఉదాహరణలను అభివృద్ధి చేయడానికి RH మరియు PP బాధ్యత వహించాయి. KYF, OY, MT మరియు PW ప్రాజెక్ట్ యొక్క లాజిస్టికల్ సంస్థ మరియు వర్క్‌షాప్‌ల విశ్లేషణకు బాధ్యత వహించాయి. Rh, oy, Mt, rs బొమ్మలు మరియు పట్టికలను సృష్టించడానికి బాధ్యత వహించారు. RH, KYF, PP, ZH, OY, MY, PW, TL, MA, RS పత్రాన్ని రూపొందించడానికి మరియు సవరించడానికి బాధ్యత వహించాయి.
ఈ కృషి యొక్క సమీక్షకు వారు చేసిన కృషికి కరోలిన్ మెక్‌గ్రెగర్, ఫాబియో మోరేస్ మరియు ఆదిత్య బోరాకటికి కమ్యూనికేషన్ మెడిసిన్ ధన్యవాదాలు.