వైద్య విద్యార్థులకు కృత్రిమ మేధస్సును బోధించడంపై కెనడియన్ దృక్పథం

Nature.comని సందర్శించినందుకు ధన్యవాదాలు.మీరు ఉపయోగిస్తున్న బ్రౌజర్ సంస్కరణకు పరిమిత CSS మద్దతు ఉంది.ఉత్తమ ఫలితాల కోసం, మీ బ్రౌజర్ యొక్క క్రొత్త సంస్కరణను ఉపయోగించమని మేము సిఫార్సు చేస్తున్నాము (లేదా Internet Explorerలో అనుకూలత మోడ్‌ని ఆఫ్ చేయండి).ఈ సమయంలో, కొనసాగుతున్న మద్దతును నిర్ధారించడానికి, మేము స్టైలింగ్ లేదా జావాస్క్రిప్ట్ లేకుండా సైట్‌ని చూపుతున్నాము.
క్లినికల్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క అప్లికేషన్లు వేగంగా పెరుగుతున్నాయి, అయితే ప్రస్తుతం ఉన్న మెడికల్ స్కూల్ పాఠ్యాంశాలు ఈ ప్రాంతాన్ని కవర్ చేసే పరిమిత బోధనను అందిస్తాయి.మేము అభివృద్ధి చేసిన మరియు కెనడియన్ వైద్య విద్యార్థులకు అందించిన కృత్రిమ మేధస్సు శిక్షణా కోర్సును ఇక్కడ వివరించాము మరియు భవిష్యత్ శిక్షణ కోసం సిఫార్సులను చేస్తాము.
వైద్యశాస్త్రంలో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) కార్యాలయ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు క్లినికల్ నిర్ణయం తీసుకోవడంలో సహాయపడుతుంది.కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఉపయోగాన్ని సురక్షితంగా మార్గనిర్దేశం చేసేందుకు, వైద్యులు కృత్రిమ మేధస్సు గురించి కొంత అవగాహన కలిగి ఉండాలి.AI నమూనాలు మరియు ధృవీకరణ ప్రక్రియలను వివరించడం వంటి అనేక వ్యాఖ్యలు AI భావనలను బోధించడాన్ని సూచిస్తున్నాయి2.అయితే, కొన్ని నిర్మాణాత్మక ప్రణాళికలు అమలు చేయబడ్డాయి, ముఖ్యంగా జాతీయ స్థాయిలో.పింటో డాస్ శాంటోస్ మరియు ఇతరులు.3.263 మంది వైద్య విద్యార్థులను సర్వే చేయగా, వారికి కృత్రిమ మేధస్సులో శిక్షణ అవసరమని 71% మంది అంగీకరించారు.వైద్య ప్రేక్షకులకు కృత్రిమ మేధస్సును బోధించడానికి, తరచుగా విస్తృతమైన ముందస్తు జ్ఞానం ఉన్న విద్యార్థులకు సాంకేతిక మరియు సాంకేతికేతర భావనలను మిళితం చేసే జాగ్రత్తగా రూపకల్పన అవసరం.మేము మూడు గ్రూపుల వైద్య విద్యార్థులకు AI వర్క్‌షాప్‌ల శ్రేణిని అందించడంలో మా అనుభవాన్ని వివరిస్తాము మరియు AIలో భవిష్యత్తు వైద్య విద్య కోసం సిఫార్సులు చేస్తాము.
వైద్య విద్యార్థుల కోసం ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఇన్ మెడిసిన్ వర్క్‌షాప్‌కు మా ఐదు వారాల పరిచయం ఫిబ్రవరి 2019 మరియు ఏప్రిల్ 2021 మధ్య మూడుసార్లు నిర్వహించబడింది. కోర్సులో మార్పుల సంక్షిప్త వివరణతో ప్రతి వర్క్‌షాప్ షెడ్యూల్ చిత్రం 1లో చూపబడింది. మా కోర్సులో మూడు ప్రాథమిక అభ్యాస లక్ష్యాలు: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అప్లికేషన్‌లలో డేటా ఎలా ప్రాసెస్ చేయబడుతుందో విద్యార్థులు అర్థం చేసుకుంటారు, క్లినికల్ అప్లికేషన్‌ల కోసం ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ లిటరేచర్‌ను విశ్లేషించండి మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను అభివృద్ధి చేస్తున్న ఇంజనీర్‌లతో సహకరించడానికి అవకాశాలను ఉపయోగించుకుంటారు.
నీలం అనేది ఉపన్యాసం యొక్క అంశం మరియు లేత నీలం అనేది ఇంటరాక్టివ్ ప్రశ్న మరియు సమాధాన వ్యవధి.గ్రే విభాగం సంక్షిప్త సాహిత్య సమీక్షలో కేంద్రీకృతమై ఉంది.ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మోడల్స్ లేదా టెక్నిక్‌లను వివరించే నారింజ విభాగాలు ఎంపిక చేయబడిన కేస్ స్టడీస్.గ్రీన్ అనేది క్లినికల్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు నమూనాలను మూల్యాంకనం చేయడానికి కృత్రిమ మేధస్సును బోధించడానికి రూపొందించబడిన మార్గదర్శక ప్రోగ్రామింగ్ కోర్సు.విద్యార్థి అవసరాల అంచనా ఆధారంగా వర్క్‌షాప్‌ల కంటెంట్ మరియు వ్యవధి మారుతూ ఉంటాయి.
మొదటి వర్క్‌షాప్ బ్రిటీష్ కొలంబియా విశ్వవిద్యాలయంలో ఫిబ్రవరి నుండి ఏప్రిల్ 2019 వరకు జరిగింది మరియు మొత్తం 8 మంది పాల్గొనేవారు సానుకూల అభిప్రాయాన్ని ఇచ్చారు4.COVID-19 కారణంగా, రెండవ వర్క్‌షాప్ వాస్తవంగా అక్టోబర్-నవంబర్ 2020లో జరిగింది, 8 కెనడియన్ మెడికల్ స్కూల్‌ల నుండి 222 మంది వైద్య విద్యార్థులు మరియు 3 మంది నివాసితులు నమోదు చేసుకున్నారు.ప్రెజెంటేషన్ స్లయిడ్‌లు మరియు కోడ్ ఓపెన్ యాక్సెస్ సైట్‌కి అప్‌లోడ్ చేయబడ్డాయి (http://ubcaimed.github.io).మొదటి పునరావృతం నుండి వచ్చిన ముఖ్య అభిప్రాయం ఏమిటంటే, ఉపన్యాసాలు చాలా తీవ్రంగా ఉన్నాయి మరియు పదార్థం చాలా సైద్ధాంతికంగా ఉంది.కెనడా యొక్క ఆరు వేర్వేరు సమయ మండలాలకు సేవ చేయడం అదనపు సవాళ్లను కలిగిస్తుంది.ఈ విధంగా, రెండవ వర్క్‌షాప్ ప్రతి సెషన్‌ను 1 గంటకు కుదించింది, కోర్సు మెటీరియల్‌ను సరళీకృతం చేసింది, మరిన్ని కేస్ స్టడీస్ జోడించబడింది మరియు పాల్గొనేవారికి కనీస డీబగ్గింగ్ (బాక్స్ 1)తో కోడ్ స్నిప్పెట్‌లను పూర్తి చేయడానికి అనుమతించే బాయిలర్‌ప్లేట్ ప్రోగ్రామ్‌లను రూపొందించింది.రెండవ పునరావృతం నుండి ముఖ్య అభిప్రాయం ప్రోగ్రామింగ్ వ్యాయామాలపై సానుకూల అభిప్రాయాన్ని మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్ కోసం ప్రణాళికను ప్రదర్శించడానికి అభ్యర్థనను కలిగి ఉంది.అందువల్ల, 2021 మార్చి-ఏప్రిల్‌లో 126 మంది వైద్య విద్యార్థుల కోసం వాస్తవంగా నిర్వహించిన మా మూడవ వర్క్‌షాప్‌లో, ప్రాజెక్ట్‌లపై వర్క్‌షాప్ కాన్సెప్ట్‌లను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రభావాన్ని ప్రదర్శించడానికి మేము మరిన్ని ఇంటరాక్టివ్ కోడింగ్ వ్యాయామాలు మరియు ప్రాజెక్ట్ ఫీడ్‌బ్యాక్ సెషన్‌లను చేర్చాము.
డేటా విశ్లేషణ: డేటా నమూనాలను విశ్లేషించడం, ప్రాసెస్ చేయడం మరియు కమ్యూనికేట్ చేయడం ద్వారా డేటాలోని అర్థవంతమైన నమూనాలను గుర్తించే గణాంకాలలో అధ్యయన రంగం.
డేటా మైనింగ్: డేటాను గుర్తించే మరియు వెలికితీసే ప్రక్రియ.కృత్రిమ మేధస్సు సందర్భంలో, ఇది ప్రతి నమూనాకు బహుళ వేరియబుల్స్‌తో తరచుగా పెద్దదిగా ఉంటుంది.
డైమెన్షనాలిటీ తగ్గింపు: అసలైన డేటా సెట్ యొక్క ముఖ్యమైన లక్షణాలను సంరక్షించేటప్పుడు అనేక వ్యక్తిగత లక్షణాలతో డేటాను తక్కువ ఫీచర్లుగా మార్చే ప్రక్రియ.
లక్షణాలు (కృత్రిమ మేధస్సు సందర్భంలో): నమూనా యొక్క కొలవగల లక్షణాలు.తరచుగా "ఆస్తి" లేదా "వేరియబుల్"తో పరస్పరం మార్చుకుంటారు.
గ్రేడియంట్ యాక్టివేషన్ మ్యాప్: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మోడల్‌లను (ముఖ్యంగా కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు) అన్వయించడానికి ఉపయోగించే ఒక టెక్నిక్, ఇది డేటా లేదా ఇమేజ్‌ల ప్రాంతాలను గుర్తించడానికి నెట్‌వర్క్ చివరి భాగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేసే ప్రక్రియను విశ్లేషిస్తుంది.
స్టాండర్డ్ మోడల్: ఇప్పటికే ఉన్న AI మోడల్, సారూప్యమైన పనులను చేయడానికి ముందే శిక్షణ పొందింది.
టెస్టింగ్ (కృత్రిమ మేధస్సు సందర్భంలో): మోడల్ ఒక పనిని ఇంతకు ముందు ఎదుర్కోని డేటాను ఉపయోగించి ఎలా నిర్వహిస్తుందో గమనించడం.
శిక్షణ (కృత్రిమ మేధస్సు సందర్భంలో): డేటా మరియు ఫలితాలతో మోడల్‌ను అందించడం, తద్వారా మోడల్ కొత్త డేటాను ఉపయోగించి విధులను నిర్వహించే సామర్థ్యాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి దాని అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తుంది.
వెక్టర్: డేటా శ్రేణి.యంత్ర అభ్యాసంలో, ప్రతి శ్రేణి మూలకం సాధారణంగా నమూనా యొక్క ప్రత్యేక లక్షణం.
టేబుల్ 1 ఏప్రిల్ 2021కి సంబంధించిన తాజా కోర్సులను జాబితా చేస్తుంది, ఇందులో ప్రతి అంశానికి సంబంధించిన లక్ష్య అభ్యాస లక్ష్యాలు ఉన్నాయి.ఈ వర్క్‌షాప్ సాంకేతిక స్థాయికి కొత్త వారి కోసం ఉద్దేశించబడింది మరియు అండర్ గ్రాడ్యుయేట్ మెడికల్ డిగ్రీ యొక్క మొదటి సంవత్సరానికి మించి ఎటువంటి గణిత పరిజ్ఞానం అవసరం లేదు.ఈ కోర్సును 6 మంది వైద్య విద్యార్థులు మరియు ఇంజనీరింగ్‌లో అధునాతన డిగ్రీలు కలిగిన 3 ఉపాధ్యాయులు అభివృద్ధి చేశారు.ఇంజనీర్లు బోధించడానికి కృత్రిమ మేధస్సు సిద్ధాంతాన్ని అభివృద్ధి చేస్తున్నారు మరియు వైద్య విద్యార్థులు వైద్యపరంగా సంబంధిత విషయాలను నేర్చుకుంటున్నారు.
వర్క్‌షాప్‌లలో ఉపన్యాసాలు, కేస్ స్టడీస్ మరియు గైడెడ్ ప్రోగ్రామింగ్ ఉన్నాయి.మొదటి ఉపన్యాసంలో, డేటా విజువలైజేషన్, లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ మరియు డిస్క్రిప్టివ్ మరియు ఇండక్టివ్ స్టాటిస్టిక్స్ పోలికతో సహా బయోస్టాటిస్టిక్స్‌లో డేటా విశ్లేషణ యొక్క ఎంచుకున్న కాన్సెప్ట్‌లను మేము సమీక్షిస్తాము.డేటా విశ్లేషణ అనేది కృత్రిమ మేధస్సుకు పునాది అయినప్పటికీ, మేము డేటా మైనింగ్, ప్రాముఖ్యత పరీక్ష లేదా ఇంటరాక్టివ్ విజువలైజేషన్ వంటి అంశాలను మినహాయించాము.ఇది సమయ పరిమితుల కారణంగా మరియు కొంతమంది అండర్ గ్రాడ్యుయేట్ విద్యార్థులు బయోస్టాటిస్టిక్స్‌లో ముందస్తు శిక్షణను కలిగి ఉన్నారు మరియు మరింత ప్రత్యేకమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ అంశాలను కవర్ చేయాలని కోరుకున్నారు.తదుపరి ఉపన్యాసం ఆధునిక పద్ధతులను పరిచయం చేస్తుంది మరియు AI సమస్య సూత్రీకరణ, AI నమూనాల ప్రయోజనాలు మరియు పరిమితులు మరియు మోడల్ టెస్టింగ్ గురించి చర్చిస్తుంది.ఉపన్యాసాలు ఇప్పటికే ఉన్న కృత్రిమ మేధస్సు పరికరాలపై సాహిత్యం మరియు ఆచరణాత్మక పరిశోధనల ద్వారా పూర్తి చేయబడ్డాయి.ఇప్పటికే ఉన్న ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పరికరాల పరిమితులను అర్థం చేసుకోవడంతో సహా క్లినికల్ ప్రశ్నలను పరిష్కరించడానికి మోడల్ యొక్క ప్రభావం మరియు సాధ్యతను అంచనా వేయడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలను మేము నొక్కిచెప్పాము.ఉదాహరణకు, కుప్పర్‌మాన్ మరియు ఇతరులు ప్రతిపాదించిన పిల్లల తల గాయం మార్గదర్శకాలను వివరించమని మేము విద్యార్థులను అడిగాము., 5 ఇది వైద్యుని పరీక్ష ఆధారంగా CT స్కాన్ ఉపయోగకరంగా ఉందో లేదో తెలుసుకోవడానికి కృత్రిమ మేధస్సు నిర్ణయం ట్రీ అల్గారిథమ్‌ను అమలు చేసింది.ఫిజిషియన్‌లను భర్తీ చేయడం కంటే, వైద్యులు అర్థం చేసుకోవడానికి AI ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్‌ని అందించడానికి ఇది ఒక సాధారణ ఉదాహరణ అని మేము నొక్కిచెబుతున్నాము.
అందుబాటులో ఉన్న ఓపెన్ సోర్స్ బూట్‌స్ట్రాప్ ప్రోగ్రామింగ్ ఉదాహరణలలో (https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/programming_examples), మేము అన్వేషణాత్మక డేటా విశ్లేషణ, డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు, ప్రామాణిక మోడల్ లోడింగ్ మరియు శిక్షణను ఎలా నిర్వహించాలో ప్రదర్శిస్తాము. .మరియు పరీక్ష.మేము వెబ్ బ్రౌజర్ నుండి పైథాన్ కోడ్‌ని అమలు చేయడానికి అనుమతించే Google Colaboratory నోట్‌బుక్‌లను (Google LLC, Mountain View, CA) ఉపయోగిస్తాము.అంజీర్‌లో మూర్తి 2 ప్రోగ్రామింగ్ వ్యాయామం యొక్క ఉదాహరణను అందిస్తుంది.ఈ వ్యాయామంలో విస్కాన్సిన్ ఓపెన్ బ్రెస్ట్ ఇమేజింగ్ డేటాసెట్6 మరియు డెసిషన్ ట్రీ అల్గోరిథం ఉపయోగించి ప్రాణాంతకతలను అంచనా వేయడం ఉంటుంది.
సంబంధిత అంశాలపై వారం పొడవునా ప్రోగ్రామ్‌లను ప్రదర్శించండి మరియు ప్రచురించిన AI అప్లికేషన్‌ల నుండి ఉదాహరణలను ఎంచుకోండి.ప్రోగ్రామింగ్ ఎలిమెంట్స్ భవిష్యత్తులో క్లినికల్ ప్రాక్టీస్‌లో అంతర్దృష్టిని అందించడానికి సంబంధితంగా పరిగణించబడితే మాత్రమే చేర్చబడతాయి, అవి క్లినికల్ ట్రయల్స్‌లో ఉపయోగించడానికి సిద్ధంగా ఉన్నాయో లేదో తెలుసుకోవడానికి మోడల్‌లను ఎలా మూల్యాంకనం చేయాలి.వైద్య చిత్ర పరామితుల ఆధారంగా కణితులను నిరపాయమైన లేదా ప్రాణాంతకమైనవిగా వర్గీకరించే పూర్తి స్థాయి ఎండ్-టు-ఎండ్ అప్లికేషన్‌లో ఈ ఉదాహరణలు ముగుస్తాయి.
పూర్వ జ్ఞానం యొక్క వైవిధ్యత.మా పాల్గొనేవారు వారి గణిత శాస్త్ర పరిజ్ఞానం యొక్క స్థాయిలో విభిన్నంగా ఉన్నారు.ఉదాహరణకు, అధునాతన ఇంజనీరింగ్ నేపథ్యాలు కలిగిన విద్యార్థులు వారి స్వంత ఫోరియర్ పరివర్తనలను ఎలా నిర్వహించాలి వంటి మరింత లోతైన విషయాల కోసం చూస్తున్నారు.అయినప్పటికీ, తరగతిలో ఫోరియర్ అల్గారిథమ్ 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 పూర్తయినట్లు ధృవీకరణ పత్రాన్ని అందించడం ఒక పరిష్కారం.వైద్య పాఠశాలలు విద్యార్థుల పాఠ్యేతర విద్యా కార్యకలాపాల ట్రాన్‌స్క్రిప్ట్‌లను గుర్తిస్తాయి, ఇది విద్యార్థులను డిగ్రీని అభ్యసించడానికి 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, మేము పెద్ద డేటా అనలిటిక్స్, ఇంటరాక్టివ్ విజువలైజేషన్ లేదా AI క్లినికల్ ట్రయల్స్ నిర్వహించడం వంటి అంశాలను చేర్చము, బదులుగా మేము అత్యంత ప్రత్యేకమైన AI కాన్సెప్ట్‌లపై దృష్టి పెడతాము.మా మార్గదర్శక సూత్రం అక్షరాస్యతను మెరుగుపరచడం, నైపుణ్యాలను కాదు.ఉదాహరణకు, ఒక మోడల్ ఇన్‌పుట్ ఫీచర్‌లను ఎలా ప్రాసెస్ చేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం అనేది ఇంటర్‌ప్రెటబిలిటీకి ముఖ్యమైనది.దీన్ని చేయడానికి ఒక మార్గం గ్రేడియంట్ యాక్టివేషన్ మ్యాప్‌లను ఉపయోగించడం, ఇది డేటాలోని ఏ ప్రాంతాలను ఊహించగలదో ఊహించుకోవచ్చు.అయితే, దీనికి మల్టీవియారిట్ కాలిక్యులస్ అవసరం మరియు పరిచయం చేయడం సాధ్యం కాదు8.సాధారణ పరిభాషను అభివృద్ధి చేయడం సవాలుగా ఉంది, ఎందుకంటే గణిత ఫార్మాలిజం లేకుండా డేటాను వెక్టర్‌లుగా ఎలా పని చేయాలో వివరించడానికి మేము ప్రయత్నిస్తున్నాము.వివిధ పదాలు ఒకే అర్థాన్ని కలిగి ఉన్నాయని గమనించండి, ఉదాహరణకు, ఎపిడెమియాలజీలో, "లక్షణం" అనేది "వేరియబుల్" లేదా "లక్షణం"గా వర్ణించబడింది.
జ్ఞాన ధారణ.AI యొక్క అప్లికేషన్ పరిమితంగా ఉన్నందున, పాల్గొనేవారు ఏ మేరకు జ్ఞానాన్ని కలిగి ఉన్నారనేది చూడవలసి ఉంది.వైద్య పాఠశాల పాఠ్యాంశాలు తరచుగా ఆచరణాత్మక భ్రమణాల సమయంలో జ్ఞానాన్ని బలోపేతం చేయడానికి ఖాళీ పునరావృతంపై ఆధారపడతాయి, 9 ఇది AI విద్యకు కూడా వర్తించవచ్చు.
అక్షరాస్యత కంటే వృత్తి నైపుణ్యం ముఖ్యం.పదార్థం యొక్క లోతు గణిత కఠినత లేకుండా రూపొందించబడింది, ఇది కృత్రిమ మేధస్సులో క్లినికల్ కోర్సులను ప్రారంభించేటప్పుడు సమస్యగా ఉంది.ప్రోగ్రామింగ్ ఉదాహరణలలో, పూర్తి ప్రోగ్రామింగ్ వాతావరణాన్ని ఎలా సెటప్ చేయాలో గుర్తించాల్సిన అవసరం లేకుండా ఫీల్డ్‌లను పూరించడానికి మరియు సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అమలు చేయడానికి పాల్గొనేవారిని అనుమతించే టెంప్లేట్ ప్రోగ్రామ్‌ను మేము ఉపయోగిస్తాము.
కృత్రిమ మేధస్సు గురించిన ఆందోళనలు పరిష్కరించబడ్డాయి: కృత్రిమ మేధస్సు కొన్ని వైద్యపరమైన విధులను భర్తీ చేయగలదనే ఆందోళన విస్తృతంగా ఉంది3.ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, రెగ్యులేటర్లచే ఆమోదించబడిన దాదాపు అన్ని AI సాంకేతికతలకు వైద్యుల పర్యవేక్షణ అవసరం అనే వాస్తవంతో సహా, AI యొక్క పరిమితులను మేము వివరిస్తాము.అల్గారిథమ్‌లు బయాస్‌కు గురయ్యే అవకాశం ఉన్నందున, ప్రత్యేకించి డేటా సెట్ విభిన్నంగా లేనట్లయితే, మేము బయాస్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను కూడా నొక్కి చెబుతున్నాము.పర్యవసానంగా, ఒక నిర్దిష్ట ఉప సమూహం తప్పుగా రూపొందించబడవచ్చు, ఇది అన్యాయమైన క్లినికల్ నిర్ణయాలకు దారి తీస్తుంది.
వనరులు పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్నాయి: మేము లెక్చర్ స్లయిడ్‌లు మరియు కోడ్‌తో సహా పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న వనరులను సృష్టించాము.సమయ మండలాల కారణంగా సింక్రోనస్ కంటెంట్‌కు యాక్సెస్ పరిమితం అయినప్పటికీ, అన్ని వైద్య పాఠశాలల్లో AI నైపుణ్యం అందుబాటులో లేనందున ఓపెన్ సోర్స్ కంటెంట్ అసమకాలిక అభ్యాసానికి అనుకూలమైన పద్ధతి.
ఇంటర్ డిసిప్లినరీ సహకారం: ఈ వర్క్‌షాప్ అనేది ఇంజనీర్‌లతో కలిసి కోర్సులను ప్లాన్ చేయడానికి వైద్య విద్యార్థులు ప్రారంభించిన జాయింట్ వెంచర్.ఇది రెండు రంగాలలో సహకార అవకాశాలు మరియు జ్ఞాన అంతరాలను ప్రదర్శిస్తుంది, భవిష్యత్తులో వారు దోహదపడే సంభావ్య పాత్రను అర్థం చేసుకోవడానికి పాల్గొనేవారిని అనుమతిస్తుంది.
AI కోర్ సామర్థ్యాలను నిర్వచించండి.సామర్థ్యాల జాబితాను నిర్వచించడం అనేది ఇప్పటికే ఉన్న యోగ్యత-ఆధారిత వైద్య పాఠ్యాంశాల్లో ఏకీకృతం చేయగల ప్రామాణిక నిర్మాణాన్ని అందిస్తుంది.ఈ వర్క్‌షాప్ ప్రస్తుతం బ్లూమ్స్ టాక్సానమీ యొక్క లెర్నింగ్ ఆబ్జెక్టివ్ లెవెల్స్ 2 (కాంప్రహెన్షన్), 3 (అప్లికేషన్) మరియు 4 (విశ్లేషణ)లను ఉపయోగిస్తోంది.ప్రాజెక్ట్‌లను సృష్టించడం వంటి వర్గీకరణ యొక్క ఉన్నత స్థాయిలలో వనరులను కలిగి ఉండటం వలన జ్ఞానాన్ని మరింత బలోపేతం చేయవచ్చు.క్లినికల్ వర్క్‌ఫ్లోలకు AI టాపిక్‌లను ఎలా అన్వయించవచ్చో మరియు ప్రామాణిక వైద్య పాఠ్యాంశాల్లో ఇప్పటికే చేర్చబడిన పునరావృత అంశాల బోధనను నిరోధించడం కోసం క్లినికల్ నిపుణులతో కలిసి పనిచేయడం దీనికి అవసరం.
AIని ఉపయోగించి కేస్ స్టడీలను సృష్టించండి.క్లినికల్ ఉదాహరణల మాదిరిగానే, కేస్-బేస్డ్ లెర్నింగ్ క్లినికల్ ప్రశ్నలకు వాటి ఔచిత్యాన్ని హైలైట్ చేయడం ద్వారా నైరూప్య భావనలను బలోపేతం చేస్తుంది.ఉదాహరణకు, ఒక వర్క్‌షాప్ అధ్యయనం Google యొక్క AI-ఆధారిత డయాబెటిక్ రెటినోపతి డిటెక్షన్ సిస్టమ్ 13ని విశ్లేషించి, ల్యాబ్ నుండి క్లినిక్‌కి వెళ్లే మార్గంలో బాహ్య ధ్రువీకరణ అవసరాలు మరియు నియంత్రణ ఆమోదం మార్గాలు వంటి సవాళ్లను గుర్తించింది.
అనుభవపూర్వక అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించండి: క్లినికల్ ట్రైనీల భ్రమణ అభ్యాస అనుభవాల మాదిరిగానే సాంకేతిక నైపుణ్యాలకు ఫోకస్డ్ ప్రాక్టీస్ మరియు మాస్టర్ కోసం పదేపదే అప్లికేషన్ అవసరం.ఇంజినీరింగ్ విద్యలో జ్ఞాన నిలుపుదల మెరుగుపరచడానికి నివేదించబడిన ఫ్లిప్డ్ క్లాస్‌రూమ్ మోడల్ ఒక సంభావ్య పరిష్కారం.ఈ నమూనాలో, విద్యార్థులు స్వతంత్రంగా సైద్ధాంతిక విషయాలను సమీక్షిస్తారు మరియు కేస్ స్టడీస్ ద్వారా సమస్యలను పరిష్కరించడానికి తరగతి సమయం కేటాయించబడుతుంది.
మల్టీడిసిప్లినరీ పార్టిసిపెంట్‌ల కోసం స్కేలింగ్: వివిధ స్థాయిల శిక్షణతో వైద్యులు మరియు అనుబంధ ఆరోగ్య నిపుణులతో సహా పలు విభాగాలలో సహకారంతో కూడిన AI స్వీకరణను మేము ఊహించాము.అందువల్ల, వివిధ విభాగాలలోని అధ్యాపకులను సంప్రదించి వారి కంటెంట్‌ను ఆరోగ్య సంరక్షణలోని వివిధ రంగాలకు అనుగుణంగా రూపొందించడానికి పాఠ్యాంశాలను అభివృద్ధి చేయాల్సి ఉంటుంది.
కృత్రిమ మేధస్సు అనేది హై-టెక్ మరియు దాని ప్రధాన అంశాలు గణితం మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్‌కు సంబంధించినవి.కృత్రిమ మేధస్సును అర్థం చేసుకోవడానికి ఆరోగ్య సంరక్షణ సిబ్బందికి శిక్షణ ఇవ్వడం కంటెంట్ ఎంపిక, క్లినికల్ ఔచిత్యం మరియు డెలివరీ పద్ధతులలో ప్రత్యేకమైన సవాళ్లను అందిస్తుంది.ఎడ్యుకేషన్ వర్క్‌షాప్‌లలో AI నుండి పొందిన అంతర్దృష్టులు భవిష్యత్తులో విద్యావేత్తలు AIని వైద్య విద్యలో ఏకీకృతం చేయడానికి వినూత్న మార్గాలను స్వీకరించడంలో సహాయపడతాయని మేము ఆశిస్తున్నాము.
Google Colaboratory Python స్క్రిప్ట్ ఓపెన్ సోర్స్ మరియు ఇక్కడ అందుబాటులో ఉంది: https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/.
ప్రోబెర్, KG మరియు ఖాన్, S. రీథింకింగ్ మెడికల్ ఎడ్యుకేషన్: ఎ కాల్ టు యాక్షన్.అక్కద్.మందు.88, 1407–1410 (2013).
మెక్‌కాయ్, ఎల్‌జి మొదలైనవి. కృత్రిమ మేధస్సు గురించి వైద్య విద్యార్థులు నిజంగా తెలుసుకోవలసినది ఏమిటి?NPZh సంఖ్యలు.మెడిసిన్ 3, 1–3 (2020).
డాస్ శాంటోస్, DP, మరియు ఇతరులు.కృత్రిమ మేధస్సు పట్ల వైద్య విద్యార్థుల వైఖరులు: ఒక మల్టీసెంటర్ సర్వే.యూరో.రేడియేషన్.29, 1640–1646 (2019).
ఫ్యాన్, KY, Hu, R., మరియు Singla, R. వైద్య విద్యార్థుల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ పరిచయం: ఒక పైలట్ ప్రాజెక్ట్.J. మెడ్బోధిస్తారు.54, 1042–1043 (2020).
కూపర్‌మాన్ ఎన్, మరియు ఇతరులు.తల గాయం తర్వాత వైద్యపరంగా ముఖ్యమైన మెదడు గాయం చాలా తక్కువ ప్రమాదం ఉన్న పిల్లలను గుర్తించడం: ఒక భావి సమన్వయ అధ్యయనం.లాన్సెట్ 374, 1160–1170 (2009).
స్ట్రీట్, WN, వోల్బెర్గ్, WH మరియు మంగసరియన్, OL.రొమ్ము కణితి నిర్ధారణ కోసం న్యూక్లియర్ ఫీచర్ వెలికితీత.బయోమెడికల్ సైన్స్.బొమ్మ లేదా చిత్రం సరి చేయడం.బయోమెడికల్ సైన్స్.వీస్.1905, 861–870 (1993).
చెన్, PHC, లియు, Y. మరియు పెంగ్, L. ఆరోగ్య సంరక్షణ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను ఎలా అభివృద్ధి చేయాలి.నాట్.మాట్.18, 410–414 (2019).
సెల్వరాజు, RR మరియు ఇతరులు.గ్రాడ్-కామ్: గ్రేడియంట్-ఆధారిత స్థానికీకరణ ద్వారా లోతైన నెట్‌వర్క్‌ల దృశ్య వివరణ.కంప్యూటర్ విజన్‌పై IEEE ఇంటర్నేషనల్ కాన్ఫరెన్స్ ప్రొసీడింగ్స్, 618–626 (2017).
కుమారవెల్ బి, స్టీవర్ట్ కె మరియు ఇలిక్ డి. అండర్ గ్రాడ్యుయేట్ మెడికల్ ఎడ్యుకేషన్‌లో OSCEని ఉపయోగించి సాక్ష్యం-ఆధారిత ఔషధ సామర్థ్యాలను అంచనా వేయడానికి స్పైరల్ మోడల్ అభివృద్ధి మరియు మూల్యాంకనం.BMK మెడిసిన్.బోధిస్తారు.21, 1–9 (2021).
కోలాచలమ VB మరియు గార్గ్ PS మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు మెడికల్ ఎడ్యుకేషన్.NPZh సంఖ్యలు.మందు.1, 1–3 (2018).
వాన్ లీవెన్, KG, Schalekamp, ​​S., Rutten, MJ, వాన్ గిన్నెకెన్, B. మరియు డి రూయ్, M. రేడియాలజీలో కృత్రిమ మేధస్సు: 100 వాణిజ్య ఉత్పత్తులు మరియు వాటి శాస్త్రీయ ఆధారాలు.యూరో.రేడియేషన్.31, 3797–3804 (2021).
టోపోల్, EJ హై-పెర్ఫార్మెన్స్ మెడిసిన్: ది కన్వర్జెన్స్ ఆఫ్ హ్యూమన్ అండ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్.నాట్.మందు.25, 44–56 (2019).
బేడ్, E. మరియు ఇతరులు.డయాబెటిక్ రెటినోపతిని గుర్తించడం కోసం క్లినిక్‌లో నియమించబడిన లోతైన అభ్యాస వ్యవస్థ యొక్క మానవ-కేంద్రీకృత మూల్యాంకనం.కంప్యూటింగ్ సిస్టమ్స్ (2020)లో హ్యూమన్ ఫ్యాక్టర్స్‌పై 2020 CHI కాన్ఫరెన్స్ ప్రొసీడింగ్స్.
కెర్, B. ఇంజినీరింగ్ విద్యలో తిప్పబడిన తరగతి గది: ఒక పరిశోధన సమీక్ష.2015 ఇంటర్నేషనల్ కాన్ఫరెన్స్ ఆన్ ఇంటరాక్టివ్ కోలాబరేటివ్ లెర్నింగ్ (2015) ప్రొసీడింగ్స్.
బ్రిటిష్ కొలంబియా విశ్వవిద్యాలయంలోని బయోమెడికల్ ఇమేజింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రీసెర్చ్ క్లస్టర్ నుండి డానియెల్ వాకర్, టిమ్ సల్కుడిన్ మరియు పీటర్ జాండ్‌స్ట్రాలకు మద్దతు మరియు నిధుల కోసం రచయితలు ధన్యవాదాలు తెలిపారు.
RH, PP, ZH, RS మరియు MA వర్క్‌షాప్ టీచింగ్ 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.బొమ్మలు మరియు పట్టికలను రూపొందించడానికి RH, OY, MT, RS బాధ్యత వహించారు.RH, KYF, PP, ZH, OY, MY, PW, TL, MA, RS పత్రాన్ని రూపొందించడానికి మరియు సవరించడానికి బాధ్యత వహించారు.
ఈ పనిని సమీక్షించడానికి కరోలిన్ మెక్‌గ్రెగర్, ఫాబియో మోరేస్ మరియు ఆదిత్య బోరకాటి సహకారం అందించినందుకు కమ్యూనికేషన్ మెడిసిన్ కృతజ్ఞతలు.