DOI: https://doi.org/10.1186/s12909-024-05760-0
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39068482
تاريخ النشر: 2024-07-27
المؤلف: Preetha Jackson وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والتعليم
نظرة عامة
تدرس الدراسة تصورات طلاب الطب حول الذكاء الاصطناعي (AI) في الرعاية الصحية، مع التأكيد على ضرورة تعليم الذكاء الاصطناعي في المناهج الطبية. أجريت الدراسة بين 325 طالب طب في كيرالا، واستخدمت استبيانًا مسبق التحقق لتقييم خلفيات الطلاب، ومعرفتهم الذاتية بالذكاء الاصطناعي، وآرائهم حول تداعياته الأخلاقية. أظهرت النتائج أن 57.2% من الطلاب اعتبروا الذكاء الاصطناعي أداة لتقليل الأخطاء الطبية، بينما اعتقد 54.2% أنه يمكن أن يعزز دقة اتخاذ القرارات. ومع ذلك، تم إثارة مخاوف كبيرة بشأن إمكانية استبدال الذكاء الاصطناعي للأطباء (37.6%) وتقليل الجوانب الإنسانية للطب (69.2%). بالإضافة إلى ذلك، أعرب 52.9% عن قلقهم بشأن قضايا الثقة، و54.5% بشأن العلاقة بين المريض والطبيب.
تؤكد النتائج على وجود طلب قوي على تدريب منظم في الذكاء الاصطناعي في التعليم الطبي، حيث أيد 76.9% من الطلاب التدريب الذي يركز على تقليل الأخطاء و79.4% على الاعتبارات الأخلاقية. على الرغم من المخاوف الأخلاقية، فإن الغالبية ترى الذكاء الاصطناعي كتكنولوجيا داعمة بدلاً من استبدالها للمهنيين في الرعاية الصحية. وهذا يبرز الحاجة إلى نهج شامل في التعليم الطبي يعد الطلاب لدمج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال مع الحفاظ على القيم الإنسانية الأساسية للطب. توفر الدراسة رؤى حاسمة لتطوير المناهج الدراسية التي تهدف إلى تجهيز الأطباء المستقبليين بالمهارات اللازمة والأطر الأخلاقية للتنقل في مشهد الرعاية الصحية المعزز بالذكاء الاصطناعي.
مقدمة
ت outlines مقدمة ورقة البحث التطور التاريخي والأهمية المعاصرة للذكاء الاصطناعي (AI)، متتبعة أصوله من الأسئلة الأساسية لألان تورينغ في الخمسينيات إلى تطبيقاته الواسعة اليوم، مثل المساعدين الافتراضيين والتقنيات الصحية. يُعرف الذكاء الاصطناعي بأنه قدرة الآلات على تقليد السلوك البشري الذكي، بما في ذلك حل المشكلات والتعلم. تسلط الورقة الضوء على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، بما في ذلك تطبيقاته في التشخيص، واقتراحات العلاج، وإدارة المرضى، مع الاعتراف أيضًا بالتحديات المتعلقة بجودة البيانات، والتمويل، والاعتبارات الأخلاقية.
علاوة على ذلك، تؤكد المقدمة على ضرورة دمج تعليم الذكاء الاصطناعي في المناهج الطبية لإعداد المهنيين الصحيين المستقبليين. تشير إلى توصيات من الجمعية الطبية العالمية واللجنة الدائمة للأطباء الأوروبيين التي تدعو إلى تعزيز التدريب في الذكاء الاصطناعي لطلاب الطب. تهدف الدراسة إلى تقييم تصورات طلاب الطب الهنود حول الذكاء الاصطناعي في الطب، ودعمهم للتدريب المنظم في الذكاء الاصطناعي خلال تعليمهم الجامعي، وفهمهم للتداعيات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي، مع معالجة فجوة في الأدبيات الحالية بشأن تقييم الاحتياجات في هذا المجال.
الطرق
استخدمت الدراسة تصميمًا مقطعيًا لتقييم تصورات الذكاء الاصطناعي (AI) بين طلاب الطب الجامعي في معهد بوشباجيري للعلوم الطبية ومركز الأبحاث من يونيو إلى أغسطس 2023. شمل التوظيف مناقشة تمهيدية مع الطلاب من جميع السنوات، تلتها توزيع نموذج جوجل يحتوي على قسم الموافقة واستبيان عبر مجموعات واتساب. كان إجمالي 500 طالب مؤهلين، وظل النموذج متاحًا لمدة ثلاثة أشهر، مع تذكيرات دورية. كانت المشاركة طوعية، وتم الحصول على الموافقة المستنيرة؛ ومع ذلك، أدخل هذا النهج تحيز اختيار محتمل، حيث لم يكن من الممكن إجراء العشوائية. تم استبعاد الردود غير المكتملة والأفراد غير الموافقين من التحليل.
استخدم الاستطلاع عبر الإنترنت استبيانًا شبه هيكلي تم التحقق منه، تم تكييفه من دراسة تركية بواسطة Civaner وآخرين. تضمن الاستبيان ثلاثة أقسام: المعلومات الديموغرافية (العمر، الجنس، سنة الدراسة)، التعرض التعليمي السابق للذكاء الاصطناعي، والتقييم الذاتي للمعرفة بالذكاء الاصطناعي؛ تصورات الذكاء الاصطناعي تم قياسها من خلال 12 سؤالًا على مقياس ليكرت، بما في ذلك الاعتبارات الأخلاقية؛ وآراء حول تضمين مواضيع الذكاء الاصطناعي في المنهج الطبي. تم إجراء دراسة تجريبية مع 20 طالب طب من قسم الطب المجتمعي لتنقيح الاستبيان قبل الدراسة الرئيسية.
النتائج
في هذه الدراسة، تم الاقتراب من إجمالي 500 طالب طب، شارك منهم 327 في الاستطلاع، مما أسفر عن معدل استجابة قدره 65%. بعد استبعاد الاستبيانات غير المكتملة، تم تحليل بيانات 325 مشاركًا. كان متوسط عمر المستجيبين 21.4 سنة (SD = 1.9)، مع أعمار تتراوح من 18 إلى 25 سنة. ومن الجدير بالذكر أن العينة تضمنت أغلبية من الإناث، حيث شكلن 76% (248 من 325) من المشاركين.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على تصورات طلاب الطب بشأن دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في الطب، كاشفة عن فجوة كبيرة في التدريب والفهم. أفاد أغلبية كبيرة (91.4%) من الطلاب بعدم وجود تعليم رسمي حول الذكاء الاصطناعي، مع شعور عدد قليل فقط بالكفاءة لإبلاغ المرضى عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي. على الرغم من ذلك، يعتقد العديد من الطلاب (53.3%) أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز قدراتهم كأطباء بدلاً من استبدالهم، مما يتماشى مع النتائج من الدراسات السابقة التي تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يعمل كأداة مكملة في الممارسة الطبية. ومع ذلك، كانت هناك مخاوف بشأن فقدان الوظائف، خاصة في مجالات مثل الأشعة، حيث كان 37.6% من المشاركين يخشون من تقليل فرص العمل بسبب الذكاء الاصطناعي.
عبر الطلاب عن رغبتهم القوية في الحصول على تدريب منظم حول الذكاء الاصطناعي ضمن منهجهم الطبي، حيث أيد 74.8% التعليم الشامل حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي، والاعتبارات الأخلاقية، وتحليل المخاطر. يعكس هذا اعترافًا أوسع بالحاجة إلى تحقيق توازن بين الكفاءات التقنية في الذكاء الاصطناعي والمهارات الإنسانية الأساسية، مثل التعاطف والتواصل، في التعليم الطبي. تؤكد النتائج على ضرورة تطور المناهج الطبية، ودمج تدريب الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع تنمية المهارات الشخصية لإعداد المهنيين الصحيين المستقبليين لتحديات الذكاء الاصطناعي في البيئات السريرية. بشكل عام، تؤكد الدراسة على أهمية معالجة نقص المعرفة وتعزيز نهج تعاوني بين الممارسين البشريين وتقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين رعاية المرضى.
القيود
تقدم الدراسة التي أجريت في كيرالا، والتي استطلعت آراء حوالي 65% من طلاب الطب في مؤسسة واحدة، عدة قيود قد تؤثر على صحة وعمومية نتائجها. أدت استخدام استبيان عبر الإنترنت عبر نماذج جوجل إلى إدخال تحيزات محتملة في الاختيار وعدم الاستجابة، حيث كانت المشاركة طوعية ومن المحتمل أن تكون موجهة نحو أولئك الذين لديهم اهتمام خاص بالموضوع. بالإضافة إلى ذلك، يقتصر تركيز الدراسة على مؤسسة واحدة على تنوع الردود، مما يحد من قابلية تطبيق النتائج على مجموعات سكانية أوسع.
علاوة على ذلك، لم يستكشف الاستبيان بشكل شامل فهم الطلاب لمصطلحات الذكاء الاصطناعي (AI) أو كفاءتهم في مفاهيم الذكاء الاصطناعي، مما قد يتسبب في تجاهل مجالات معرفية هامة. قد يكون الطابع الغالب لجمع البيانات الكمية قد فشل في التقاط التصورات الدقيقة وعمق الفهم بين الطلاب، خاصة أولئك الذين يفتقرون إلى التعرض لعلوم الكمبيوتر أو مقررات الذكاء الاصطناعي. وبالتالي، قد لا تعكس النتائج آراء الطلاب ذوي الخلفيات الأكثر إلمامًا في هذه المجالات. يُشجع على إجراء أبحاث مستقبلية لتكرار هذه الدراسة عبر مجموعات أكبر وأكثر تنوعًا لفهم أفضل للاختلافات الإقليمية في معرفة طلاب الطب ومواقفهم وتصوراتهم بشأن الذكاء الاصطناعي.
DOI: https://doi.org/10.1186/s12909-024-05760-0
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39068482
Publication Date: 2024-07-27
Author(s): Preetha Jackson et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Healthcare and Education
Overview
The study investigates medical students’ perceptions of Artificial Intelligence (AI) in healthcare, emphasizing the necessity for AI education in medical curricula. Conducted among 325 medical students in Kerala, the research utilized a prevalidated questionnaire to assess students’ backgrounds, self-evaluated knowledge of AI, and their views on its ethical implications. Results indicated that 57.2% of students viewed AI as a tool to reduce medical errors, while 54.2% believed it could enhance decision-making accuracy. However, significant concerns were raised regarding AI’s potential to replace physicians (37.6%) and diminish the humanistic aspects of medicine (69.2%). Additionally, a notable 52.9% expressed worries about trust issues, and 54.5% about the patient-physician relationship.
The findings underscore a strong demand for structured AI training in medical education, with 76.9% of students advocating for training focused on error reduction and 79.4% on ethical considerations. Despite ethical apprehensions, the majority view AI as a supportive technology rather than a replacement for healthcare professionals. This highlights the need for a comprehensive approach to medical education that prepares students to integrate AI effectively while maintaining the core humanistic values of medicine. The study provides critical insights for curriculum development aimed at equipping future physicians with the necessary skills and ethical frameworks to navigate an AI-enhanced healthcare landscape.
Introduction
The introduction of the research paper outlines the historical evolution and contemporary relevance of Artificial Intelligence (AI), tracing its origins from Alan Turing’s foundational questions in the 1950s to its widespread applications today, such as virtual assistants and healthcare technologies. AI is defined as the capability of machines to replicate intelligent human behavior, encompassing problem-solving and learning. The paper highlights the transformative potential of AI in healthcare, including its applications in diagnostics, treatment suggestions, and patient management, while also acknowledging the challenges related to data quality, funding, and ethical considerations.
Furthermore, the introduction emphasizes the necessity for integrating AI education into medical curricula to prepare future healthcare professionals. It cites recommendations from the World Medical Association and the Standing Committee of European Doctors advocating for enhanced training in AI for medical students. The study aims to assess Indian medical students’ perceptions of AI in medicine, their support for structured AI training during their undergraduate education, and their understanding of the ethical implications of AI, addressing a gap in the current literature regarding needs assessment in this area.
Methods
The study employed a cross-sectional design to assess the perceptions of artificial intelligence (AI) among undergraduate medical students at Pushpagiri Institute of Medical Sciences and Research Centre from June to August 2023. Recruitment involved an introductory discussion with students across all years, followed by the distribution of a Google Form containing a consent section and a questionnaire via WhatsApp groups. A total of 500 students were eligible, and the form remained accessible for three months, with periodic reminders. Participation was voluntary, and informed consent was obtained; however, this approach introduced potential selection bias, as randomization was not feasible. Incomplete responses and non-consenting individuals were excluded from the analysis.
The online survey utilized a validated semi-structured questionnaire, adapted from a Turkish study by Civaner et al. The questionnaire comprised three sections: demographic information (age, gender, year of study), prior educational exposure to AI, and self-assessment of AI knowledge; perceptions of AI measured through 12 Likert-scale questions, including ethical considerations; and opinions on the inclusion of AI topics in the medical curriculum. A pilot study was conducted with 20 medical students from the Department of Community Medicine to refine the questionnaire prior to the main study.
Results
In this study, a total of 500 medical students were approached, of which 327 participated in the survey, yielding a response rate of 65%. After excluding incomplete questionnaires, data from 325 participants were analyzed. The mean age of the respondents was 21.4 years (SD = 1.9), with ages ranging from 18 to 25 years. Notably, the sample comprised a majority of females, accounting for 76% (248 out of 325) of the participants.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights medical students’ perceptions regarding the integration of Artificial Intelligence (AI) in medicine, revealing a significant gap in training and understanding. A substantial majority (91.4%) of students reported lacking formal education on AI, with only a small fraction feeling competent to inform patients about AI applications. Despite this, many students (53.3%) believe that AI could enhance their capabilities as physicians rather than replace them, aligning with findings from previous studies that suggest AI serves as a complementary tool in medical practice. However, concerns about job displacement, particularly in fields like radiology, were also prevalent, with 37.6% of participants fearing a reduction in job opportunities due to AI.
The students expressed a strong desire for structured training on AI within their medical curriculum, with 74.8% advocating for comprehensive education on AI applications, ethical considerations, and risk analysis. This reflects a broader recognition of the need to balance technical AI competencies with essential humanistic skills, such as empathy and communication, in medical education. The findings underscore the necessity for medical curricula to evolve, integrating AI training alongside the cultivation of interpersonal skills to prepare future healthcare professionals for the complexities of AI in clinical settings. Overall, the study emphasizes the importance of addressing knowledge deficits and fostering a collaborative approach between human practitioners and AI technologies to enhance patient care.
Limitations
The research conducted in Kerala, which surveyed approximately 65% of medical students at a single institution, presents several limitations that may affect the validity and generalizability of its findings. The use of an online survey via Google Forms introduced potential self-selection and non-response biases, as participation was voluntary and likely skewed towards those with a particular interest in the subject matter. Additionally, the study’s focus on a single institution restricts the diversity of responses, limiting the applicability of the results to broader populations.
Furthermore, the questionnaire did not thoroughly explore students’ understanding of artificial intelligence (AI) terminology or their proficiency with AI concepts, potentially overlooking significant areas of knowledge. The predominance of quantitative data collection may have failed to capture the nuanced perceptions and depth of understanding among students, particularly those lacking exposure to computer science or AI coursework. Consequently, the findings may not reflect the views of students with a more informed background in these areas. Future research is encouraged to replicate this study across larger and more diverse cohorts to better understand regional variations in medical students’ knowledge, attitudes, and perceptions regarding AI.