Veštačka inteligencija treba da bude utkana u nastavne planove i programe medicinskih fakulteta tako da učenici budu upoznati sa digitalnom tehnologijom kada uđu u medicinsku praksu.
Tim sastavljen od studenata medicine sa lokalnih i inostranih medicinskih škola predložio je standardizovani medicinski nastavni plan i program orijentisan na veštačku inteligenciju (AI) koji će se implementirati i predavati na medicinskim školama širom sveta. Njihov predlog je objavljen u Cell Reports Medicine, pod naslovom „Obrazovanje o veštačkoj inteligenciji: medicinski pristup zasnovan na dokazima za potrošače, prevodioce i programere“.
Nastavni plan i program AI je dizajniran za buduće praktičare zdravstvene zaštite i sastojaće se od četiri stuba — tehničkih koncepata, validacije, etike i procene. Takav nastavni plan i program zasnovan na veštačkoj inteligenciji će zadovoljiti različite nivoe poznavanja i kompetencije učenika, koje su autori rada klasifikovali kao potrošače, prevodioce i programere.
Prvu grupu čine svi korisnici veštačke inteligencije kojima je potrebno adekvatno znanje da bi izdvojili odgovarajuće alate veštačke inteligencije koji se mogu efikasno koristiti za dijagnozu i negu pacijenata u kliničkim uslovima. Prevodioci su napredni korisnici sa dubljim razumevanjem struktura podataka i obrazaca veštačke inteligencije, koji su sposobni da primenjuju različite zadatke mašinskog učenja omogućavajući optimalno predstavljanje i interpretaciju dostupnih podataka kako bi se zadovoljile kliničke potrebe.
Programeri bi se zatim fokusirali na dizajniranje i razvoj celokupnog operativnog toka veštačke inteligencije, posedujući razumevanje i znanje za primenu novih arhitektura, čime bi pokretali stvaranje novih aplikacija za zdravstvenu negu koristeći podatke o pacijentima. Sa svojim iskustvom u kliničkoj i računarskoj sceni, programeri bi bili u najboljoj poziciji da pomognu i potrošačima i prevodiocima da implementiraju nove aplikacije AI, istovremeno čuvajući dobrobit i interese pacijenata u odnosu na nove tehnologije.
Trenutno postoji značajna heterogenost u obezbeđivanju AI obrazovanja na medicinskim školama, u rasponu od odsustva ili osnovnih uvodnih sesija koje su pogodne za potrošače, do intenzivnih istraživačkih projekata za buduće prevodioce i programere. Stoga postoji prilika da se stvori univerzalna obrazovna osnova za medicinsko obrazovanje usredsređena na veštačku inteligenciju, da se povežu veze između koncepata veštačke inteligencije i medicine zasnovane na dokazima kako bi se pomoglo u razvoju dobrog kliničkog rasuđivanja uz AI pismenost.
Diferencijalno učenje za učenike promenljivih sposobnosti i pozadina može se omogućiti kroz opcione kurseve i module koji proširuju i produbljuju veštine u AI. Bez obzira na to, nastavni plan i program bi i dalje trebalo da služi uglavnom potrošačima kako bi ih pripremio za kliničko okruženje koje se stalno menja.
Može se koristiti niz nastavnih formata, uključujući učenje zasnovano na slučaju, rad na projektu koristeći kliničke probleme iz stvarnog života i peer-to-peer nastavu. Međuprofesionalna saradnja se takođe može zagovarati stvaranjem mogućnosti da studenti medicine, srodnog zdravstva, računarstva i inženjerstva rade zajedno.
Student 5. godine Medicinskog fakulteta NUS Iong Loo Lin i vodeći autor rada, Faie Ng Iu Ci je rekla: „Kako se AI aplikacije nastavljaju širiti u zdravstvenoj zaštiti, potreba da se studenti medicine obrazuju da efikasno procenjuju i koriste ove alate postaje sve hitnija „Kao lekari, moramo da se uverimo u budućnost sticanjem snažnog razumevanja veštačke inteligencije i njenih principa, kako bismo mogli da ugradimo digitalizaciju u kliničke tokove rada u budućnosti kako bismo poboljšali negu pacijenata i ishode.“
Na nedavnom Zdravstvenom samitu AI 2023, vanredni profesor Daniel Ting, sa Medicinske škole Duke-NUS i Kancelarije za veštačku inteligenciju SingHealtha, koji je takođe dopisni autor, ponovio je posvećenost poboljšanju AI i pismenosti podataka zdravstvenih radnika unutar i izvan Singapura, uspostavljanjem partnerstava SingHealth-AI Singapur koja imaju za cilj zajednički razvoj nastavnog plana i programa AI u zdravstvu. „Na kraju, nadamo se da ćemo sve zdravstvene radnike i pacijente obrazovati da budu bezbedni i odgovorni korisnici, koristeći najsavremeniju veštačku inteligenciju i digitalne tehnologije kako bismo omogućili zdraviju lokalnu i globalnu populaciju.
Govoreći na istom samitu, profesor Joseph Sung, dekan Medicinskog fakulteta Lee Kong Chian na tehnološkom univerzitetu Naniang, naglasio je potrebu da studenti medicine i medicinskih sestara rano budu izloženi ovim tehnologijama, tako da su naoružani razumijevanjem i jedne i druge praktičnosti ovih tehnologija i njihovih potencijalnih slučajeva upotrebe, osposobljavajući ih da postanu kopiloti u unapređenju AI u kliničkoj praksi u budućnosti.
Presedan je već uspostavljen na NUS Medicini, koji je uveo obavezni smer biomedicinska informatika za sve svoje studente. Nastavni plan i program obučava studente da dešifruju i tumače podatke korišćenjem kombinacije nauke o podacima, veštačke inteligencije i informacione tehnologije za poboljšanje ishoda pacijenata i protok informacija kroz sisteme zdravstvene zaštite.
Profesor Chong Iap Seng, dekan NUS medicine, rekao je: „Ušli smo u eru u kojoj su AI i mašinsko učenje uobičajeni. Naši studenti medicine i medicinskih sestara moraju biti obučeni da bi imali konkurentsku prednost. To znači da ih izlažemo različitim mogućnostima i scenarijima to bi im omogućilo prostor za kritičko razmišljanje o tome kako najbolje mogu da primene svoje kliničke veštine da upotpune ogroman potencijal sadašnjeg digitalnog pejzaža, što bi moglo radikalno da promeni putanju medicinskog i naučnog napretka na bolje i uvede novu eru mogućnosti u digitalnoj zdravstvenoj terapiji“.
Profesor Tomas Kofman, dekan Duke-NUS-a, složio se: „Veliki jezički modeli današnjice su spremni da transformišu način na koji pružamo kliničku negu. Kao takvi, naši studenti medicine i medicinskih sestara, a posebno naš fakultet, treba da budu obučeni i pripremljeni da koristimo ovaj moćni novi alat, ali i da prepoznamo njegova ograničenja i nedostatke“.
