వైద్య విద్యార్థులకు కృత్రిమ మేధస్సును బోధించడంపై కెనడియన్ దృక్పథం

Nature.comను సందర్శించినందుకు ధన్యవాదాలు. మీరు ఉపయోగిస్తున్న బ్రౌజర్ వెర్షన్‌లో CSS మద్దతు పరిమితంగా ఉంది. ఉత్తమ ఫలితాల కోసం, మీ బ్రౌజర్ యొక్క కొత్త వెర్షన్‌ను ఉపయోగించమని (లేదా ఇంటర్నెట్ ఎక్స్‌ప్లోరర్‌లో కంపాటిబిలిటీ మోడ్‌ను ఆఫ్ చేయమని) మేము సిఫార్సు చేస్తున్నాము. ఈలోగా, నిరంతర మద్దతును అందించడానికి, మేము ఈ సైట్‌ను స్టైలింగ్ లేదా జావాస్క్రిప్ట్ లేకుండా చూపిస్తున్నాము.
క్లినికల్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క అనువర్తనాలు వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్నాయి, కానీ ప్రస్తుతం ఉన్న వైద్య కళాశాలల పాఠ్యప్రణాళికలు ఈ రంగానికి సంబంధించిన బోధనను పరిమితంగానే అందిస్తున్నాయి. ఇక్కడ మేము కెనడియన్ వైద్య విద్యార్థుల కోసం అభివృద్ధి చేసి, అందించిన ఒక ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ శిక్షణా కోర్సును వివరిస్తాము మరియు భవిష్యత్ శిక్షణ కోసం సిఫార్సులను అందిస్తాము.
వైద్యరంగంలో కృత్రిమ మేధస్సు (AI) పని ప్రదేశంలో సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచగలదు మరియు వైద్యపరమైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడగలదు. కృత్రిమ మేధస్సు వాడకాన్ని సురక్షితంగా మార్గనిర్దేశం చేయడానికి, వైద్యులకు దానిపై కొంత అవగాహన ఉండాలి. AI నమూనాలు మరియు ధృవీకరణ ప్రక్రియలను వివరించడం వంటి AI భావనలను బోధించాలని చాలా వ్యాఖ్యలు సూచిస్తున్నాయి. అయినప్పటికీ, ముఖ్యంగా జాతీయ స్థాయిలో, కొన్ని నిర్మాణాత్మక ప్రణాళికలు మాత్రమే అమలు చేయబడ్డాయి. పింటో డోస్ శాంటోస్ మరియు ఇతరులు 263 మంది వైద్య విద్యార్థులను సర్వే చేయగా, వారిలో 71% మందికి కృత్రిమ మేధస్సులో శిక్షణ అవసరమని అంగీకరించారు. వైద్య రంగంలోని వారికి కృత్రిమ మేధస్సును బోధించడానికి, తరచుగా విస్తృతమైన ముందస్తు పరిజ్ఞానం ఉన్న విద్యార్థుల కోసం సాంకేతిక మరియు సాంకేతికేతర భావనలను మిళితం చేసే జాగ్రత్తతో కూడిన రూపకల్పన అవసరం. మేము మూడు వైద్య విద్యార్థుల బృందాలకు AI వర్క్‌షాప్‌ల శ్రేణిని అందించడంలో మా అనుభవాన్ని వివరిస్తాము మరియు AIలో భవిష్యత్ వైద్య విద్య కోసం సిఫార్సులను చేస్తాము.
వైద్య విద్యార్థుల కోసం మేము నిర్వహించిన ఐదు వారాల 'వైద్య రంగంలో కృత్రిమ మేధ పరిచయం' వర్క్‌షాప్, ఫిబ్రవరి 2019 మరియు ఏప్రిల్ 2021 మధ్య మూడుసార్లు జరిగింది. ప్రతి వర్క్‌షాప్ యొక్క షెడ్యూల్, కోర్సులో చేసిన మార్పుల సంక్షిప్త వివరణతో పాటు, పటం 1లో చూపబడింది. మా కోర్సుకు మూడు ప్రాథమిక అభ్యసన లక్ష్యాలు ఉన్నాయి: కృత్రిమ మేధ అనువర్తనాలలో డేటా ఎలా ప్రాసెస్ చేయబడుతుందో విద్యార్థులు అర్థం చేసుకోవడం, వైద్యపరమైన అనువర్తనాల కోసం కృత్రిమ మేధ సాహిత్యాన్ని విశ్లేషించడం, మరియు కృత్రిమ మేధను అభివృద్ధి చేస్తున్న ఇంజనీర్లతో కలిసి పనిచేసే అవకాశాలను సద్వినియోగం చేసుకోవడం.
నీలం రంగు ఉపన్యాస అంశాన్ని, లేత నీలం రంగు ఇంటరాక్టివ్ ప్రశ్న-జవాబుల సమయాన్ని సూచిస్తాయి. బూడిద రంగు విభాగం సంక్షిప్త సాహిత్య సమీక్ష యొక్క ప్రధానాంశం. నారింజ రంగు విభాగాలు, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ నమూనాలు లేదా పద్ధతులను వివరించే ఎంపిక చేసిన కేస్ స్టడీస్. ఆకుపచ్చ రంగు అనేది, క్లినికల్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు నమూనాలను మూల్యాంకనం చేయడానికి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను బోధించడానికి రూపొందించిన గైడెడ్ ప్రోగ్రామింగ్ కోర్సు. విద్యార్థుల అవసరాల అంచనా ఆధారంగా వర్క్‌షాప్‌ల కంటెంట్ మరియు వ్యవధి మారుతూ ఉంటాయి.
మొదటి వర్క్‌షాప్ ఫిబ్రవరి నుండి ఏప్రిల్ 2019 వరకు యూనివర్సిటీ ఆఫ్ బ్రిటిష్ కొలంబియాలో జరిగింది, మరియు పాల్గొన్న 8 మంది కూడా సానుకూల స్పందన ఇచ్చారు4. కోవిడ్-19 కారణంగా, రెండవ వర్క్‌షాప్ అక్టోబర్-నవంబర్ 2020లో వర్చువల్‌గా నిర్వహించబడింది, దీనిలో 8 కెనడియన్ మెడికల్ స్కూల్స్ నుండి 222 మంది వైద్య విద్యార్థులు మరియు 3 రెసిడెంట్లు నమోదు చేసుకున్నారు. ప్రజెంటేషన్ స్లైడ్‌లు మరియు కోడ్ ఒక ఓపెన్ యాక్సెస్ సైట్‌లో (http://ubcaimed.github.io) అప్‌లోడ్ చేయబడ్డాయి. మొదటి విడత నుండి వచ్చిన ముఖ్యమైన ఫీడ్‌బ్యాక్ ఏమిటంటే, లెక్చర్‌లు చాలా తీవ్రంగా ఉన్నాయని మరియు మెటీరియల్ చాలా సైద్ధాంతికంగా ఉందని. కెనడాలోని ఆరు విభిన్న టైమ్ జోన్‌లకు అనుగుణంగా బోధించడం అదనపు సవాళ్లను విసిరింది. అందువల్ల, రెండవ వర్క్‌షాప్‌లో ప్రతి సెషన్‌ను 1 గంటకు కుదించారు, కోర్సు మెటీరియల్‌ను సరళీకరించారు, మరిన్ని కేస్ స్టడీస్‌ను జోడించారు, మరియు పాల్గొనేవారు కనీస డీబగ్గింగ్‌తో కోడ్ స్నిప్పెట్‌లను పూర్తి చేయడానికి వీలు కల్పించే బాయిలర్‌ప్లేట్ ప్రోగ్రామ్‌లను సృష్టించారు (బాక్స్ 1). రెండవ విడత నుండి వచ్చిన ముఖ్యమైన ఫీడ్‌బ్యాక్‌లో ప్రోగ్రామింగ్ ఎక్సర్‌సైజ్‌లపై సానుకూల స్పందన మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్ కోసం ప్లానింగ్‌ను ప్రదర్శించమని ఒక అభ్యర్థన ఉన్నాయి. అందువల్ల, 2021 మార్చి-ఏప్రిల్ నెలల్లో 126 మంది వైద్య విద్యార్థుల కోసం వర్చువల్‌గా నిర్వహించిన మా మూడవ వర్క్‌షాప్‌లో, ప్రాజెక్ట్‌లపై వర్క్‌షాప్ భావనలను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రభావాన్ని ప్రదర్శించడానికి, మేము మరిన్ని ఇంటరాక్టివ్ కోడింగ్ అభ్యాసాలను మరియు ప్రాజెక్ట్ ఫీడ్‌బ్యాక్ సెషన్‌లను చేర్చాము.
డేటా విశ్లేషణ: గణాంక శాస్త్రంలోని ఒక అధ్యయన రంగం, ఇది డేటా నమూనాలను విశ్లేషించడం, ప్రాసెస్ చేయడం మరియు తెలియజేయడం ద్వారా డేటాలోని అర్థవంతమైన నమూనాలను గుర్తిస్తుంది.
డేటా మైనింగ్: డేటాను గుర్తించి, వెలికితీసే ప్రక్రియ. కృత్రిమ మేధస్సు సందర్భంలో, ఇది తరచుగా పెద్దదిగా ఉంటుంది, ప్రతి నమూనాకు బహుళ చరరాశులు ఉంటాయి.
డైమెన్షనాలిటీ రిడక్షన్: అసలు డేటా సెట్ యొక్క ముఖ్యమైన లక్షణాలను కాపాడుతూ, అనేక వ్యక్తిగత లక్షణాలతో కూడిన డేటాను తక్కువ లక్షణాలుగా మార్చే ప్రక్రియ.
లక్షణాలు (కృత్రిమ మేధస్సు సందర్భంలో): ఒక నమూనా యొక్క కొలవగల గుణాలు. తరచుగా "గుణం" లేదా "చరరాశి" అనే పదాలకు పర్యాయపదాలుగా ఉపయోగిస్తారు.
గ్రేడియంట్ యాక్టివేషన్ మ్యాప్: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మోడల్స్‌ను (ముఖ్యంగా కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను) అర్థం చేసుకోవడానికి ఉపయోగించే ఒక టెక్నిక్. ఇది, అధికంగా అంచనా వేయగల డేటా లేదా ఇమేజ్‌ల ప్రాంతాలను గుర్తించడానికి, నెట్‌వర్క్ యొక్క చివరి భాగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేసే ప్రక్రియను విశ్లేషిస్తుంది.
ప్రామాణిక నమూనా: ఇలాంటి పనులను చేయడానికి ముందుగానే శిక్షణ పొందిన ఒక ఇప్పటికే ఉన్న AI నమూనా.
పరీక్షించడం (కృత్రిమ మేధస్సు సందర్భంలో): ఒక మోడల్ ఇంతకు ముందు చూడని డేటాను ఉపయోగించి ఒక పనిని ఎలా చేస్తుందో గమనించడం.
శిక్షణ (కృత్రిమ మేధస్సు సందర్భంలో): ఒక మోడల్‌కు డేటా మరియు ఫలితాలను అందించడం, తద్వారా ఆ మోడల్ కొత్త డేటాను ఉపయోగించి పనులను నిర్వహించే తన సామర్థ్యాన్ని ఉత్తమంగా తీర్చిదిద్దుకోవడానికి తన అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేసుకుంటుంది.
వెక్టర్: డేటా శ్రేణి. మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో, శ్రేణిలోని ప్రతి మూలకం సాధారణంగా నమూనా యొక్క ఒక ప్రత్యేక లక్షణంగా ఉంటుంది.
పట్టిక 1, ఏప్రిల్ 2021 కొరకు తాజా కోర్సులను, ప్రతి అంశానికి నిర్దేశించిన అభ్యసన లక్ష్యాలతో సహా జాబితా చేస్తుంది. ఈ వర్క్‌షాప్ సాంకేతిక స్థాయికి కొత్తగా వచ్చేవారి కోసం ఉద్దేశించబడింది మరియు దీనికి అండర్ గ్రాడ్యుయేట్ మెడికల్ డిగ్రీ మొదటి సంవత్సరం దాటిన గణిత పరిజ్ఞానం అవసరం లేదు. ఈ కోర్సును 6 మంది వైద్య విద్యార్థులు మరియు ఇంజనీరింగ్‌లో ఉన్నత డిగ్రీలు పొందిన 3 మంది ఉపాధ్యాయులు అభివృద్ధి చేశారు. ఇంజనీర్లు బోధించడానికి కృత్రిమ మేధస్సు సిద్ధాంతాన్ని అభివృద్ధి చేస్తున్నారు మరియు వైద్య విద్యార్థులు వైద్యపరంగా సంబంధిత విషయాలను నేర్చుకుంటున్నారు.
వర్క్‌షాప్‌లలో ఉపన్యాసాలు, కేస్ స్టడీస్, మరియు గైడెడ్ ప్రోగ్రామింగ్ ఉంటాయి. మొదటి ఉపన్యాసంలో, మేము బయోస్టాటిస్టిక్స్‌లో డేటా విశ్లేషణకు సంబంధించిన ఎంపిక చేసిన భావనలను సమీక్షిస్తాము, వీటిలో డేటా విజువలైజేషన్, లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్, మరియు డిస్క్రిప్టివ్ మరియు ఇండక్టివ్ స్టాటిస్టిక్స్ యొక్క పోలిక వంటివి ఉన్నాయి. డేటా విశ్లేషణ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌కు పునాది అయినప్పటికీ, మేము డేటా మైనింగ్, సిగ్నిఫికెన్స్ టెస్టింగ్, లేదా ఇంటరాక్టివ్ విజువలైజేషన్ వంటి అంశాలను మినహాయించాము. దీనికి కారణం సమయ పరిమితులు, అలాగే కొంతమంది అండర్ గ్రాడ్యుయేట్ విద్యార్థులకు బయోస్టాటిస్టిక్స్‌లో ముందస్తు శిక్షణ ఉండటం మరియు వారు మరింత ప్రత్యేకమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ అంశాలను నేర్చుకోవాలనుకోవడం. తదుపరి ఉపన్యాసం ఆధునిక పద్ధతులను పరిచయం చేస్తుంది మరియు AI సమస్య రూపకల్పన, AI మోడళ్ల యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు పరిమితులు, మరియు మోడల్ టెస్టింగ్ గురించి చర్చిస్తుంది. ఈ ఉపన్యాసాలకు, ఇప్పటికే ఉన్న ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పరికరాలపై సాహిత్యం మరియు ఆచరణాత్మక పరిశోధనలు అనుబంధంగా ఉంటాయి. క్లినికల్ ప్రశ్నలను పరిష్కరించడానికి ఒక మోడల్ యొక్క సమర్థత మరియు సాధ్యతను అంచనా వేయడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలను, అలాగే ఇప్పటికే ఉన్న ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పరికరాల పరిమితులను అర్థం చేసుకోవడాన్ని మేము నొక్కి చెబుతాము. ఉదాహరణకు, కుప్పర్‌మాన్ మరియు ఇతరులు ప్రతిపాదించిన పీడియాట్రిక్ తల గాయం మార్గదర్శకాలను వివరించమని మేము విద్యార్థులను అడిగాము, ఇది ఒక వైద్యుని పరీక్ష ఆధారంగా CT స్కాన్ ఉపయోగకరంగా ఉంటుందో లేదో నిర్ణయించడానికి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ డెసిషన్ ట్రీ అల్గారిథమ్‌ను అమలు చేసింది. ఇది వైద్యుల స్థానాన్ని భర్తీ చేయడానికి బదులుగా, వైద్యులు విశ్లేషించుకోవడానికి వీలుగా AI అంచనా విశ్లేషణలను అందించడానికి ఒక సాధారణ ఉదాహరణ అని మేము నొక్కి చెబుతున్నాము.
అందుబాటులో ఉన్న ఓపెన్ సోర్స్ బూట్‌స్ట్రాప్ ప్రోగ్రామింగ్ ఉదాహరణలలో (https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/programming_examples), ఎక్స్‌ప్లోరేటరీ డేటా అనాలిసిస్, డైమెన్షనాలిటీ రిడక్షన్, స్టాండర్డ్ మోడల్ లోడింగ్, మరియు ట్రైనింగ్ మరియు టెస్టింగ్ ఎలా చేయాలో మేము ప్రదర్శిస్తాము. మేము గూగుల్ కొలాబొరేటరీ నోట్‌బుక్‌లను (Google LLC, మౌంటెన్ వ్యూ, CA) ఉపయోగిస్తాము, ఇవి వెబ్ బ్రౌజర్ నుండి పైథాన్ కోడ్‌ను అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తాయి. పటం 2 ఒక ప్రోగ్రామింగ్ వ్యాయామానికి ఉదాహరణను అందిస్తుంది. ఈ వ్యాయామంలో విస్కాన్సిన్ ఓపెన్ బ్రెస్ట్ ఇమేజింగ్ డేటాసెట్6 మరియు ఒక డెసిషన్ ట్రీ అల్గారిథమ్‌ను ఉపయోగించి మాలిగ్నెన్సీలను అంచనా వేయడం ఉంటుంది.
వారమంతా సంబంధిత అంశాలపై కార్యక్రమాలను ప్రదర్శించండి మరియు ప్రచురించబడిన AI అప్లికేషన్‌ల నుండి ఉదాహరణలను ఎంచుకోండి. భవిష్యత్ వైద్య విధానంపై అంతర్దృష్టిని అందించడానికి సంబంధితమైనవిగా భావించినప్పుడు మాత్రమే ప్రోగ్రామింగ్ అంశాలు చేర్చబడతాయి, ఉదాహరణకు, క్లినికల్ ట్రయల్స్‌లో ఉపయోగించడానికి నమూనాలు సిద్ధంగా ఉన్నాయో లేదో నిర్ధారించడానికి వాటిని ఎలా మూల్యాంకనం చేయాలి. ఈ ఉదాహరణలు వైద్య చిత్ర పారామితుల ఆధారంగా కణితులను నిరపాయమైనవిగా లేదా హానికరమైనవిగా వర్గీకరించే పూర్తిస్థాయి ఎండ్-టు-ఎండ్ అప్లికేషన్‌గా రూపుదిద్దుకుంటాయి.
పూర్వజ్ఞానంలో భిన్నత్వం. మా పాల్గొనేవారి గణిత పరిజ్ఞాన స్థాయి వేర్వేరుగా ఉంది. ఉదాహరణకు, ఉన్నత ఇంజనీరింగ్ నేపథ్యం ఉన్న విద్యార్థులు, సొంతంగా ఫోరియర్ ట్రాన్స్‌ఫార్మ్‌లను ఎలా చేయాలో వంటి మరింత లోతైన విషయాల కోసం చూస్తున్నారు. అయితే, ఫోరియర్ అల్గారిథమ్‌ను తరగతిలో చర్చించడం సాధ్యం కాదు, ఎందుకంటే దానికి సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్‌పై లోతైన పరిజ్ఞానం అవసరం.
హాజరు తగ్గిపోవడం. తదుపరి సమావేశాలకు హాజరు తగ్గింది, ముఖ్యంగా ఆన్‌లైన్ పద్ధతులలో. హాజరును నమోదు చేసి, పూర్తి చేసినట్లుగా ధృవీకరణ పత్రాన్ని అందించడం ఒక పరిష్కారం కావచ్చు. వైద్య కళాశాలలు విద్యార్థుల పాఠ్యేతర విద్యా కార్యకలాపాల ట్రాన్స్‌క్రిప్ట్‌లను గుర్తిస్తాయని ప్రసిద్ధి, ఇది విద్యార్థులను డిగ్రీని అభ్యసించడానికి ప్రోత్సహిస్తుంది.
కోర్సు రూపకల్పన: AI అనేక ఉపరంగాలలో విస్తరించి ఉన్నందున, తగినంత లోతు మరియు విస్తృతి గల ప్రధాన భావనలను ఎంచుకోవడం సవాలుగా ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, ప్రయోగశాల నుండి క్లినిక్ వరకు AI సాధనాల వినియోగంలో కొనసాగింపు ఒక ముఖ్యమైన అంశం. మేము డేటా ప్రీప్రాసెసింగ్, మోడల్ బిల్డింగ్ మరియు వాలిడేషన్ వంటి అంశాలను కవర్ చేసినప్పటికీ, బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్, ఇంటరాక్టివ్ విజువలైజేషన్ లేదా AI క్లినికల్ ట్రయల్స్ నిర్వహించడం వంటి అంశాలను చేర్చము. బదులుగా, మేము అత్యంత ప్రత్యేకమైన AI భావనలపై దృష్టి పెడతాము. నైపుణ్యాలను కాకుండా, అక్షరాస్యతను మెరుగుపరచడమే మా మార్గదర్శక సూత్రం. ఉదాహరణకు, ఒక మోడల్ ఇన్‌పుట్ ఫీచర్లను ఎలా ప్రాసెస్ చేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం ఇంటర్‌ప్రెటబిలిటీకి ముఖ్యం. దీన్ని చేయడానికి ఒక మార్గం గ్రేడియంట్ యాక్టివేషన్ మ్యాప్‌లను ఉపయోగించడం, ఇవి డేటాలోని ఏ ప్రాంతాలు ఊహించదగినవో దృశ్యమానం చేయగలవు. అయితే, దీనికి మల్టీవేరియేట్ కాలిక్యులస్ అవసరం మరియు దీనిని పరిచయం చేయలేము8. గణిత సూత్రీకరణ లేకుండా డేటాను వెక్టర్స్‌గా ఎలా ఉపయోగించాలో వివరించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నందున, ఒక సాధారణ పరిభాషను అభివృద్ధి చేయడం సవాలుగా ఉంది. వేర్వేరు పదాలకు ఒకే అర్థం ఉంటుందని గమనించండి, ఉదాహరణకు, ఎపిడెమియాలజీలో, "లక్షణం"ను "వేరియబుల్" లేదా "యాట్రిబ్యూట్"గా వర్ణిస్తారు.
జ్ఞాన నిలుపుదల. AI వినియోగం పరిమితంగా ఉన్నందున, పాల్గొనేవారు జ్ఞానాన్ని ఎంతవరకు నిలుపుకుంటారో చూడాల్సి ఉంది. వైద్య కళాశాలల పాఠ్యప్రణాళికలు తరచుగా ప్రాక్టికల్ రొటేషన్ల సమయంలో జ్ఞానాన్ని పటిష్టం చేయడానికి స్పేస్డ్ రిపిటీషన్‌పై ఆధారపడతాయి,9 దీనిని AI విద్యకు కూడా వర్తింపజేయవచ్చు.
అక్షరాస్యత కంటే వృత్తి నైపుణ్యమే ముఖ్యం. ఈ పాఠ్యాంశంలోని లోతును గణితపరమైన కఠినత్వం లేకుండా రూపొందించారు, ఇది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌లో క్లినికల్ కోర్సులను ప్రారంభించేటప్పుడు ఒక సమస్యగా ఉండేది. ప్రోగ్రామింగ్ ఉదాహరణలలో, మేము ఒక టెంప్లేట్ ప్రోగ్రామ్‌ను ఉపయోగిస్తాము. ఇది, పూర్తి ప్రోగ్రామింగ్ వాతావరణాన్ని ఎలా ఏర్పాటు చేయాలో తెలుసుకోవాల్సిన అవసరం లేకుండానే, పాల్గొనేవారు ఫీల్డ్‌లను పూరించి సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
కృత్రిమ మేధ గురించిన ఆందోళనల పరిష్కారం: కృత్రిమ మేధ కొన్ని వైద్యపరమైన విధులను భర్తీ చేయగలదనే విస్తృత ఆందోళన ఉంది³. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, మేము AI యొక్క పరిమితులను వివరిస్తాము, ఇందులో నియంత్రణ సంస్థలచే ఆమోదించబడిన దాదాపు అన్ని AI సాంకేతికతలకు వైద్యుని పర్యవేక్షణ అవసరం అనే వాస్తవం కూడా ఉంది¹¹. అల్గారిథమ్‌లు పక్షపాతానికి గురయ్యే అవకాశం ఉన్నందున, ముఖ్యంగా డేటా సెట్ వైవిధ్యంగా లేనప్పుడు¹², మేము పక్షపాతం యొక్క ప్రాముఖ్యతను కూడా నొక్కి చెబుతాము. పర్యవసానంగా, ఒక నిర్దిష్ట ఉప సమూహం తప్పుగా నమూనా చేయబడవచ్చు, ఇది అన్యాయమైన వైద్యపరమైన నిర్ణయాలకు దారితీస్తుంది.
వనరులు బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్నాయి: మేము లెక్చర్ స్లైడ్‌లు మరియు కోడ్‌తో సహా బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉండే వనరులను సృష్టించాము. టైమ్ జోన్‌ల కారణంగా సింక్రోనస్ కంటెంట్‌కు యాక్సెస్ పరిమితంగా ఉన్నప్పటికీ, అన్ని వైద్య పాఠశాలల్లో AI నైపుణ్యం అందుబాటులో లేనందున, అసింక్రోనస్ లెర్నింగ్ కోసం ఓపెన్ సోర్స్ కంటెంట్ ఒక అనుకూలమైన పద్ధతి.
అంతర్విభాగ సహకారం: ఈ వర్క్‌షాప్‌ను వైద్య విద్యార్థులు ఇంజనీర్లతో కలిసి కోర్సులను రూపొందించడానికి ప్రారంభించారు. ఇది రెండు రంగాలలో సహకార అవకాశాలను మరియు జ్ఞాన అంతరాలను ప్రదర్శిస్తుంది, తద్వారా భవిష్యత్తులో తాము అందించగల సంభావ్య పాత్రను అర్థం చేసుకోవడానికి పాల్గొనేవారికి వీలు కల్పిస్తుంది.
AI ప్రధాన సామర్థ్యాలను నిర్వచించండి. సామర్థ్యాల జాబితాను నిర్వచించడం అనేది, ఇప్పటికే ఉన్న సామర్థ్య-ఆధారిత వైద్య పాఠ్యప్రణాళికలలో ఏకీకృతం చేయగల ఒక ప్రామాణిక నిర్మాణాన్ని అందిస్తుంది. ఈ వర్క్‌షాప్ ప్రస్తుతం బ్లూమ్స్ టాక్సానమీలోని అభ్యసన లక్ష్య స్థాయిలు 2 (అవగాహన), 3 (అనువర్తనం), మరియు 4 (విశ్లేషణ)లను ఉపయోగిస్తుంది. ప్రాజెక్టులను సృష్టించడం వంటి ఉన్నత స్థాయి వర్గీకరణలో వనరులను కలిగి ఉండటం జ్ఞానాన్ని మరింత బలోపేతం చేయగలదు. దీనికి, AI అంశాలను క్లినికల్ వర్క్‌ఫ్లోలకు ఎలా అన్వయించవచ్చో నిర్ధారించడానికి క్లినికల్ నిపుణులతో కలిసి పనిచేయడం మరియు ప్రామాణిక వైద్య పాఠ్యప్రణాళికలలో ఇప్పటికే చేర్చబడిన పునరావృత అంశాల బోధనను నివారించడం అవసరం.
AIని ఉపయోగించి కేస్ స్టడీలను రూపొందించండి. క్లినికల్ ఉదాహరణల మాదిరిగానే, కేస్-ఆధారిత అభ్యాసం అనేది క్లినికల్ ప్రశ్నలకు వాటి ఔచిత్యాన్ని హైలైట్ చేయడం ద్వారా అమూర్త భావనలను బలపరుస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక వర్క్‌షాప్ అధ్యయనం, ల్యాబ్ నుండి క్లినిక్ వరకు ఉన్న మార్గంలో బాహ్య ధ్రువీకరణ అవసరాలు మరియు నియంత్రణ ఆమోద మార్గాలు వంటి సవాళ్లను గుర్తించడానికి గూగుల్ యొక్క AI-ఆధారిత డయాబెటిక్ రెటినోపతి డిటెక్షన్ సిస్టమ్ 13ను విశ్లేషించింది.
అనుభవపూర్వక అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించండి: క్లినికల్ ట్రైనీల రొటేటింగ్ లెర్నింగ్ అనుభవాల మాదిరిగానే, సాంకేతిక నైపుణ్యాలలో ప్రావీణ్యం సంపాదించడానికి ఏకాగ్రతతో కూడిన అభ్యాసం మరియు పునరావృత అనువర్తనం అవసరం. దీనికి ఒక సంభావ్య పరిష్కారం ఫ్లిప్డ్ క్లాస్‌రూమ్ మోడల్, ఇది ఇంజనీరింగ్ విద్యలో జ్ఞాన నిలుపుదలని మెరుగుపరుస్తుందని నివేదించబడింది¹⁴. ఈ మోడల్‌లో, విద్యార్థులు సైద్ధాంతిక విషయాలను స్వతంత్రంగా సమీక్షిస్తారు మరియు తరగతి సమయం కేస్ స్టడీస్ ద్వారా సమస్యలను పరిష్కరించడానికి కేటాయించబడుతుంది.
బహుళ-విభాగాల భాగస్వాముల కోసం విస్తరణ: AI స్వీకరణలో వివిధ స్థాయిల శిక్షణ కలిగిన వైద్యులు మరియు అనుబంధ ఆరోగ్య నిపుణులతో సహా బహుళ విభాగాల మధ్య సహకారం ఉంటుందని మేము భావిస్తున్నాము. అందువల్ల, ఆరోగ్య సంరక్షణలోని వివిధ రంగాలకు అనుగుణంగా వాటి కంటెంట్‌ను రూపొందించడానికి, వివిధ విభాగాల అధ్యాపకులతో సంప్రదించి పాఠ్య ప్రణాళికలను అభివృద్ధి చేయవలసి ఉంటుంది.
కృత్రిమ మేధ అనేది ఒక ఉన్నత సాంకేతిక పరిజ్ఞానం మరియు దాని మూల భావనలు గణితం, కంప్యూటర్ సైన్స్‌లకు సంబంధించినవి. ఆరోగ్య సంరక్షణ సిబ్బందికి కృత్రిమ మేధను అర్థం చేసుకునేలా శిక్షణ ఇవ్వడం అనేది విషయ ఎంపిక, వైద్యపరమైన ప్రాసంగికత మరియు బోధనా పద్ధతుల విషయంలో ప్రత్యేకమైన సవాళ్లను ఎదుర్కొంటుంది. 'విద్యలో కృత్రిమ మేధ' వర్క్‌షాప్‌ల నుండి పొందిన అంతర్దృష్టులు, భవిష్యత్ విద్యావేత్తలు వైద్య విద్యలో కృత్రిమ మేధను ఏకీకృతం చేయడానికి వినూత్న మార్గాలను అవలంబించడంలో సహాయపడతాయని మేము ఆశిస్తున్నాము.
గూగుల్ కొలాబొరేటరీ పైథాన్ స్క్రిప్ట్ ఓపెన్ సోర్స్ మరియు ఇది https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/ వద్ద అందుబాటులో ఉంది.
ప్రోబర్, కె.జి మరియు ఖాన్, ఎస్. వైద్య విద్యను పునరాలోచించడం: కార్యాచరణకు పిలుపు. అకాడ్. మెడిసిన్. 88, 1407–1410 (2013).
మెక్‌కాయ్, ఎల్.జి. మరియు ఇతరులు. వైద్య విద్యార్థులు కృత్రిమ మేధస్సు గురించి నిజంగా ఏమి తెలుసుకోవాలి? NPZh సంఖ్యలు. మెడిసిన్ 3, 1–3 (2020).
డోస్ సాంటోస్, డిపి, మరియు ఇతరులు. కృత్రిమ మేధస్సు పట్ల వైద్య విద్యార్థుల వైఖరులు: ఒక బహుళ-కేంద్ర సర్వే. యూరో. రేడియేషన్. 29, 1640–1646 (2019).
ఫ్యాన్, కెవై, హు, ఆర్., మరియు సింగ్లా, ఆర్. వైద్య విద్యార్థుల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్‌కు పరిచయం: ఒక పైలట్ ప్రాజెక్ట్. జె. మెడ్. టీచ్. 54, 1042–1043 (2020).
కూపర్‌మాన్ ఎన్, మరియు ఇతరులు. తల గాయం తర్వాత వైద్యపరంగా ముఖ్యమైన మెదడు గాయం ప్రమాదం చాలా తక్కువగా ఉన్న పిల్లలను గుర్తించడం: ఒక ప్రాస్పెక్టివ్ కోహోర్ట్ అధ్యయనం. లాన్సెట్ 374, 1160–1170 (2009).
స్ట్రీట్, WN, వోల్బర్గ్, WH మరియు మంగసరియన్, OL. రొమ్ము కణితి నిర్ధారణ కోసం న్యూక్లియర్ ఫీచర్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్. బయోమెడికల్ సైన్స్. ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్. బయోమెడికల్ సైన్స్. వీస్. 1905, 861–870 (1993).
చెన్, పిహెచ్‌సి, లియు, వై. మరియు పెంగ్, ఎల్. ఆరోగ్య సంరక్షణ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను ఎలా అభివృద్ధి చేయాలి. నాట్. మాట్. 18, 410–414 (2019).
సెల్వరాజు, RR మరియు ఇతరులు. గ్రాడ్-క్యామ్: గ్రేడియంట్-ఆధారిత స్థానికీకరణ ద్వారా డీప్ నెట్‌వర్క్‌ల దృశ్య వివరణ. IEEE ఇంటర్నేషనల్ కాన్ఫరెన్స్ ఆన్ కంప్యూటర్ విజన్ యొక్క ప్రొసీడింగ్స్, 618–626 (2017).
కుమరవేల్ బి, స్టీవార్ట్ కె మరియు ఇలిక్ డి. అండర్ గ్రాడ్యుయేట్ వైద్య విద్యలో OSCEని ఉపయోగించి సాక్ష్యాధారిత వైద్య సామర్థ్యాలను అంచనా వేయడానికి ఒక స్పైరల్ మోడల్ అభివృద్ధి మరియు మూల్యాంకనం. BMK మెడిసిన్. టీచ్. 21, 1–9 (2021).
కోలచలమ విబి మరియు గార్గ్ పిఎస్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు వైద్య విద్య. NPZh సంఖ్యలు. మెడిసిన్. 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: మానవ మరియు కృత్రిమ మేధస్సుల కలయిక. నాట్. మెడిసిన్. 25, 44–56 (2019).
బెడే, ఇ. మరియు ఇతరులు. డయాబెటిక్ రెటినోపతిని గుర్తించడం కోసం క్లినిక్‌లో అమలు చేయబడిన డీప్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్ యొక్క మానవ-కేంద్రీకృత మూల్యాంకనం. కంప్యూటింగ్ సిస్టమ్స్‌లో మానవ కారకాలపై 2020 CHI కాన్ఫరెన్స్ ప్రొసీడింగ్స్ (2020).
కెర్, బి. ఇంజనీరింగ్ విద్యలో ఫ్లిప్డ్ క్లాస్‌రూమ్: ఒక పరిశోధన సమీక్ష. 2015 ఇంటర్నేషనల్ కాన్ఫరెన్స్ ఆన్ ఇంటరాక్టివ్ కొలాబొరేటివ్ లెర్నింగ్ (2015) ప్రొసీడింగ్స్.
బ్రిటిష్ కొలంబియా విశ్వవిద్యాలయంలోని బయోమెడికల్ ఇమేజింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రీసెర్చ్ క్లస్టర్‌కు చెందిన డేనియల్ వాకర్, టిమ్ సల్కుడిన్ మరియు పీటర్ జాండ్‌స్ట్రాలకు మద్దతు మరియు నిధులు అందించినందుకు రచయితలు ధన్యవాదాలు తెలియజేస్తున్నారు.
వర్క్‌షాప్ బోధనా విషయాలను అభివృద్ధి చేసే బాధ్యతను RH, PP, ZH, RS మరియు MA వహించారు. ప్రోగ్రామింగ్ ఉదాహరణలను అభివృద్ధి చేసే బాధ్యతను RH మరియు PP వహించారు. ప్రాజెక్ట్ యొక్క లాజిస్టికల్ నిర్వహణకు మరియు వర్క్‌షాప్‌ల విశ్లేషణకు KYF, OY, MT మరియు PW బాధ్యత వహించారు. బొమ్మలు మరియు పట్టికలను రూపొందించే బాధ్యతను RH, OY, MT, RS వహించారు. పత్రాన్ని ముసాయిదా చేసి, సవరించే బాధ్యతను RH, KYF, PP, ZH, OY, MY, PW, TL, MA, RS వహించారు.
ఈ రచన సమీక్షకు తమ సహకారం అందించినందుకు కరోలిన్ మెక్‌గ్రెగర్, ఫాబియో మోరేస్ మరియు ఆదిత్య బోరకాటిలకు కమ్యూనికేషన్ మెడిసిన్ ధన్యవాదాలు తెలియజేస్తుంది.