Искусственный интеллект ускоряет обучение студентов Медицинской школы имени Гроссмана Нью-Йоркского университета

Jun 09, 2023

Образование, Инновации

Новости здоровья Нью-Йоркского университета в Лангоне, весна 2023 г.

Студентка-медик Лили Ге использует веб-инструменты на базе искусственного интеллекта на своем ноутбуке для усиления анатомических изображений, чтобы лучше визуализировать структуру органов и их функции в организме.

Фото: Карстен Моран

л Или Ге, студентка первого курса медицинского факультета Медицинской школы имени Гроссмана Нью-Йоркского университета, быстро прогрессирует в уроках. Работая над запоминанием деталей из своего последнего модуля по анатомии, она листает виртуальный микроскоп, который автоматически перемещается к органам, которые она сейчас изучает. Чтобы лучше понять, как различные системы организма взаимодействуют и соединяются, она манипулирует виртуальным трехмерным телом, увеличивая масштаб, чтобы увидеть, «что за чем скрывается», говорит она. Если кажется, что инструменты были созданы специально для нее, то это потому, что так оно и есть.

Класс Ге стал первым, кто принял участие в новаторском подходе к медицинскому образованию под названием Precision Education, который сейчас реализуется в Медицинской школе Гроссмана Нью-Йоркского университета. Эта инициатива, частично финансируемая Американской медицинской ассоциацией, использует искусственный интеллект (ИИ) для адаптации учебной программы и учебных пособий к стилю обучения и целям каждого студента. «В отличие от единой учебной программы, подходящей для всех, Precision Education учитывает сложные механизмы, лежащие в основе целей и потребностей каждого человека, таким образом, что может помочь улучшить результаты обучения и, как следствие, результаты лечения пациентов», — объясняет Марк М. Триола, доктор медицинских наук. , заместитель декана по учебной информатике и директор-основатель Института инноваций в медицинском образовании.

На первый взгляд, студенты могут никогда не заметить руку ИИ. Система, основанная на вычислительной мощности, называемой машинным обучением, работает за кулисами студенческого портала. Он обрабатывает данные об академической успеваемости человека и его практическом опыте (об осмотре пациентов, успеваемости во время процедур, отзывах профессоров) для руководства и корректировки курса на протяжении всего академического пути. Например, если студент не уверен в своей специальности, инструмент для раннего изучения карьеры использует прогнозную аналитику, чтобы предложить факультативные занятия. Если студент регулярно ищет определенное заболевание, инструмент искусственного интеллекта будет отображать дополнительные видео, журнальные статьи и другую информацию о нем — точно так же, как YouTube знает, как обслуживать любителей кошек милыми кошачьими ляпами. Студенты также могут комбинировать способы усвоения новой информации, чтобы визуальные учащиеся могли читать лекции, аудиальные учащиеся могли слушать и так далее.

«В отличие от единой учебной программы, подходящей для всех, Precision Education учитывает сложные механизмы, лежащие в основе целей и потребностей каждого человека, таким образом, что может помочь улучшить результаты обучения и, как следствие, результаты лечения пациентов». Марк М. Триола, доктор медицинских наук , заместитель декана по учебной информатике

Для клинического опыта алгоритмы используют обезличенные данные пациентов, полученные с помощью Epic, электронной системы медицинских записей NYU Langone Health, чтобы помочь студентам отточить свои навыки принятия клинических решений. «Обширные информационные панели и инструменты для просмотра и понимания этих данных — это то, к чему большинство других медицинских школ, стажеров и их тренеров не имеют доступа», — говорит доктор Триола. «Цель состоит в том, чтобы помочь студентам стать лучшими врачами, какими они только могут быть, и сделать правильный выбор в отношении того, какие факультативы и возможности они хотят изучить на своем пути к этой цели», — говорит он.

Поскольку Медицинская школа имени Гроссмана Нью-Йоркского университета завершает свой первый год работы с набором инструментов Precision Education, доктор Триола и его команда постоянно учитывают отзывы как студентов, так и преподавателей, чтобы улучшить и расширить инструменты. Ожидается, что влияние точного образования выйдет далеко за пределы стен Медицинской школы имени Гроссмана Нью-Йоркского университета, и другие ведущие медицинские школы будут обращаться за советом к доктору Триоле о том, как внедрить аналогичные инструменты в свои учебные программы.

Следующий большой шаг — донести модель, основанную на искусственном интеллекте, до жителей. Нью-Йоркский университет в Лангоне уже внедрил приложение под названием NoteSense, разработанное Верити Э. Шей, доктором медицины, MHPE, заместителем декана по образованию в области клинических наук и директором по интегрированным клиническим навыкам, которое использует тип искусственного интеллекта, называемый обработкой естественного языка, для чтения записей о лечении. , оставляйте отзывы и отслеживайте улучшения среди жителей. «Наши инструменты обучения искусственному интеллекту еще более применимы для новых врачей, потому что, в отличие от студента-медика, который пытается изучить всю медицину, ординаторы могут сосредоточиться на клинической специальности», — говорит доктор Триола. «Это действительно может помочь повысить «точность» точного образования».