તબીબી વિદ્યાર્થીઓને કૃત્રિમ બુદ્ધિ શીખવવા પર કેનેડિયન પરિપ્રેક્ષ્ય

Nature.com ની મુલાકાત લેવા બદલ આભાર.તમે ઉપયોગ કરી રહ્યાં છો તે બ્રાઉઝરનાં વર્ઝનમાં મર્યાદિત CSS સપોર્ટ છે.શ્રેષ્ઠ પરિણામો માટે, અમે તમારા બ્રાઉઝરના નવા સંસ્કરણનો ઉપયોગ કરવાની ભલામણ કરીએ છીએ (અથવા Internet Explorer માં સુસંગતતા મોડ બંધ કરો).આ દરમિયાન, ચાલુ સમર્થનની ખાતરી કરવા માટે, અમે સ્ટાઇલ અથવા JavaScript વિના સાઇટ બતાવી રહ્યા છીએ.
ક્લિનિકલ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) ની એપ્લિકેશનો ઝડપથી વધી રહી છે, પરંતુ હાલના મેડિકલ સ્કૂલ અભ્યાસક્રમ આ વિસ્તારને આવરી લેતા મર્યાદિત શિક્ષણ પ્રદાન કરે છે.અહીં અમે એક આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ટ્રેનિંગ કોર્સનું વર્ણન કરીએ છીએ જે અમે કેનેડિયન મેડિકલ વિદ્યાર્થીઓને વિકસાવી અને વિતરિત કરીએ છીએ અને ભવિષ્યની તાલીમ માટે ભલામણો કરીએ છીએ.
દવામાં કૃત્રિમ બુદ્ધિ (AI) કાર્યસ્થળની કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરી શકે છે અને ક્લિનિકલ નિર્ણય લેવામાં મદદ કરી શકે છે.કૃત્રિમ બુદ્ધિના ઉપયોગને સુરક્ષિત રીતે માર્ગદર્શન આપવા માટે, ચિકિત્સકોને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ વિશે થોડી સમજ હોવી આવશ્યક છે.ઘણી ટિપ્પણીઓ AI વિભાવનાઓ1 શીખવવાની હિમાયત કરે છે, જેમ કે AI મોડેલો અને ચકાસણી પ્રક્રિયાઓ2 સમજાવવી.જો કે, ખાસ કરીને રાષ્ટ્રીય સ્તરે, કેટલીક માળખાગત યોજનાઓ અમલમાં મૂકવામાં આવી છે.પિન્ટો ડોસ સાન્તોસ એટ અલ.3.263 તબીબી વિદ્યાર્થીઓનું સર્વેક્ષણ કરવામાં આવ્યું હતું અને 71% સંમત થયા હતા કે તેઓને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સની તાલીમની જરૂર છે.તબીબી પ્રેક્ષકોને કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા શીખવવા માટે સાવચેત ડિઝાઇનની જરૂર છે જે વિદ્યાર્થીઓ માટે તકનીકી અને બિન-તકનીકી વિભાવનાઓને જોડે છે જેઓ ઘણીવાર વ્યાપક પૂર્વ જ્ઞાન ધરાવતા હોય છે.અમે તબીબી વિદ્યાર્થીઓના ત્રણ જૂથોને AI વર્કશોપની શ્રેણી પહોંચાડવાના અમારા અનુભવનું વર્ણન કરીએ છીએ અને AI માં ભવિષ્યના તબીબી શિક્ષણ માટે ભલામણો કરીએ છીએ.
તબીબી વિદ્યાર્થીઓ માટે મેડિસિન વર્કશોપમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો અમારો પાંચ-અઠવાડિયાનો પરિચય ફેબ્રુઆરી 2019 અને એપ્રિલ 2021 ની વચ્ચે ત્રણ વખત યોજાયો હતો. દરેક વર્કશોપ માટેનું શેડ્યૂલ, કોર્સમાં થયેલા ફેરફારોના સંક્ષિપ્ત વર્ણન સાથે, આકૃતિ 1 માં બતાવવામાં આવ્યું છે. અમારો કોર્સ છે. ત્રણ પ્રાથમિક શિક્ષણ ઉદ્દેશ્યો: વિદ્યાર્થીઓ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ એપ્લિકેશન્સમાં ડેટાની પ્રક્રિયા કેવી રીતે થાય છે તે સમજે છે, ક્લિનિકલ એપ્લિકેશન્સ માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સાહિત્યનું વિશ્લેષણ કરે છે અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ વિકસાવતા ઇજનેરો સાથે સહયોગ કરવાની તકોનો લાભ લે છે.
વાદળી એ વ્યાખ્યાનનો વિષય છે અને આછો વાદળી એ ઇન્ટરેક્ટિવ પ્રશ્ન અને જવાબનો સમયગાળો છે.ગ્રે વિભાગ સંક્ષિપ્ત સાહિત્ય સમીક્ષાનું કેન્દ્ર છે.નારંગી વિભાગો પસંદ કરેલા કેસ સ્ટડીઝ છે જે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ મોડલ્સ અથવા તકનીકોનું વર્ણન કરે છે.ગ્રીન એ એક માર્ગદર્શિત પ્રોગ્રામિંગ કોર્સ છે જે ક્લિનિકલ સમસ્યાઓ ઉકેલવા અને મોડેલોનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે કૃત્રિમ બુદ્ધિ શીખવવા માટે રચાયેલ છે.વિદ્યાર્થીઓની જરૂરિયાતોના મૂલ્યાંકનના આધારે વર્કશોપની સામગ્રી અને સમયગાળો બદલાય છે.
પ્રથમ વર્કશોપ યુનિવર્સિટી ઓફ બ્રિટિશ કોલંબિયા ખાતે ફેબ્રુઆરીથી એપ્રિલ 2019 દરમિયાન યોજવામાં આવ્યો હતો અને તમામ 8 સહભાગીઓએ હકારાત્મક પ્રતિસાદ આપ્યો હતો4.કોવિડ-19ને કારણે, બીજી વર્કશોપ વર્ચ્યુઅલ રીતે ઓક્ટોબર-નવેમ્બર 2020માં યોજાઈ હતી, જેમાં 222 મેડિકલ વિદ્યાર્થીઓ અને 8 કેનેડિયન મેડિકલ સ્કૂલના 3 રહેવાસીઓએ નોંધણી કરાવી હતી.પ્રેઝન્ટેશન સ્લાઇડ્સ અને કોડ ઓપન એક્સેસ સાઇટ (http://ubcaimed.github.io) પર અપલોડ કરવામાં આવ્યા છે.પ્રથમ પુનરાવર્તનનો મુખ્ય પ્રતિસાદ એ હતો કે પ્રવચનો ખૂબ તીવ્ર હતા અને સામગ્રી ખૂબ સૈદ્ધાંતિક હતી.કેનેડાના છ અલગ-અલગ સમય ઝોનમાં સેવા આપવી એ વધારાના પડકારો છે.આમ, બીજી વર્કશોપ દરેક સત્રને 1 કલાક સુધી ટૂંકાવી, અભ્યાસક્રમ સામગ્રીને સરળ બનાવી, વધુ કેસ સ્ટડી ઉમેર્યા અને બોઈલરપ્લેટ પ્રોગ્રામ બનાવ્યા જે સહભાગીઓને ન્યૂનતમ ડીબગીંગ (બોક્સ 1) સાથે કોડ સ્નિપેટ્સ પૂર્ણ કરવાની મંજૂરી આપે છે.બીજા પુનરાવર્તનના મુખ્ય પ્રતિસાદમાં પ્રોગ્રામિંગ કસરતો પર સકારાત્મક પ્રતિસાદ અને મશીન લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ માટે આયોજન દર્શાવવાની વિનંતીનો સમાવેશ થાય છે.તેથી, માર્ચ-એપ્રિલ 2021માં 126 મેડિકલ વિદ્યાર્થીઓ માટે વર્ચ્યુઅલ રીતે આયોજિત અમારી ત્રીજી વર્કશોપમાં, અમે પ્રોજેક્ટ્સ પર વર્કશોપના ખ્યાલોનો ઉપયોગ કરવાની અસરને દર્શાવવા માટે વધુ ઇન્ટરેક્ટિવ કોડિંગ કસરતો અને પ્રોજેક્ટ ફીડબેક સત્રોનો સમાવેશ કર્યો.
ડેટા વિશ્લેષણ: આંકડાઓમાં અભ્યાસનું ક્ષેત્ર જે ડેટા પેટર્નનું વિશ્લેષણ, પ્રક્રિયા અને સંચાર કરીને ડેટામાં અર્થપૂર્ણ પેટર્નને ઓળખે છે.
ડેટા માઇનિંગ: ડેટાને ઓળખવા અને કાઢવાની પ્રક્રિયા.કૃત્રિમ બુદ્ધિના સંદર્ભમાં, દરેક નમૂના માટે બહુવિધ વેરિયેબલ્સ સાથે, આ ઘણીવાર મોટી હોય છે.
પરિમાણમાં ઘટાડો: મૂળ ડેટા સેટના મહત્વપૂર્ણ ગુણધર્મોને સાચવીને ઘણી વ્યક્તિગત સુવિધાઓ સાથેના ડેટાને ઓછા લક્ષણોમાં રૂપાંતરિત કરવાની પ્રક્રિયા.
લાક્ષણિકતાઓ (કૃત્રિમ બુદ્ધિના સંદર્ભમાં): નમૂનાના માપી શકાય તેવા ગુણધર્મો.ઘણીવાર "સંપત્તિ" અથવા "ચલ" સાથે એકબીજાના બદલે વાપરવામાં આવે છે.
ગ્રેડિયન્ટ એક્ટિવેશન મેપ: આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ મોડલ્સ (ખાસ કરીને કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ)નું અર્થઘટન કરવા માટે વપરાતી એક ટેકનિક, જે ડેટા અથવા ઈમેજોના વિસ્તારોને ઓળખવા માટે નેટવર્કના છેલ્લા ભાગને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાની પ્રક્રિયાનું પૃથ્થકરણ કરે છે જે અત્યંત અનુમાનિત છે.
સ્ટાન્ડર્ડ મોડલ: હાલનું AI મોડલ જે સમાન કાર્યો કરવા માટે પૂર્વ પ્રશિક્ષિત છે.
પરીક્ષણ (કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના સંદર્ભમાં): મોડેલ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે ડેટાનો ઉપયોગ કરીને તેનું અવલોકન કરવું જે તેને પહેલાં ન મળ્યું હોય.
તાલીમ (કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના સંદર્ભમાં): ડેટા અને પરિણામો સાથે મોડેલ પ્રદાન કરવું જેથી મોડેલ નવા ડેટાનો ઉપયોગ કરીને કાર્યો કરવાની તેની ક્ષમતાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે તેના આંતરિક પરિમાણોને સમાયોજિત કરે.
વેક્ટર: ડેટાની શ્રેણી.મશીન લર્નિંગમાં, દરેક એરે એલિમેન્ટ સામાન્ય રીતે નમૂનાનું વિશિષ્ટ લક્ષણ હોય છે.
કોષ્ટક 1 એપ્રિલ 2021 માટેના નવીનતમ અભ્યાસક્રમોની યાદી આપે છે, જેમાં પ્રત્યેક વિષય માટે લક્ષિત શિક્ષણ ઉદ્દેશ્યોનો સમાવેશ થાય છે.આ વર્કશોપ ટેકનિકલ સ્તરે નવા લોકો માટે બનાવાયેલ છે અને તેને અંડરગ્રેજ્યુએટ મેડિકલ ડિગ્રીના પ્રથમ વર્ષ ઉપરાંત કોઈ ગાણિતિક જ્ઞાનની જરૂર નથી.આ કોર્સ 6 મેડિકલ વિદ્યાર્થીઓ અને 3 શિક્ષકો દ્વારા વિકસાવવામાં આવ્યો હતો જેમાં એન્જિનિયરિંગની અદ્યતન ડિગ્રીઓ હતી.એન્જિનિયરો શીખવવા માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ થિયરી વિકસાવી રહ્યા છે, અને મેડિકલ વિદ્યાર્થીઓ તબીબી રીતે સંબંધિત સામગ્રી શીખી રહ્યા છે.
વર્કશોપમાં લેક્ચર્સ, કેસ સ્ટડીઝ અને ગાઈડેડ પ્રોગ્રામિંગનો સમાવેશ થાય છે.પ્રથમ લેક્ચરમાં, અમે બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં ડેટા વિશ્લેષણની પસંદગીની વિભાવનાઓની સમીક્ષા કરીએ છીએ, જેમાં ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન, લોજિસ્ટિક રીગ્રેશન અને વર્ણનાત્મક અને પ્રેરક આંકડાઓની સરખામણીનો સમાવેશ થાય છે.જોકે ડેટા વિશ્લેષણ એ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો પાયો છે, અમે ડેટા માઇનિંગ, મહત્વ પરીક્ષણ અથવા ઇન્ટરેક્ટિવ વિઝ્યુલાઇઝેશન જેવા વિષયોને બાકાત રાખીએ છીએ.આ સમયની મર્યાદાઓને કારણે હતું અને એ પણ કારણ કે કેટલાક અંડરગ્રેજ્યુએટ વિદ્યાર્થીઓએ બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં અગાઉની તાલીમ લીધી હતી અને તેઓ વધુ અનન્ય મશીન શિક્ષણ વિષયોને આવરી લેવા માંગતા હતા.અનુગામી વ્યાખ્યાન આધુનિક પદ્ધતિઓનો પરિચય આપે છે અને AI સમસ્યાનું નિર્માણ, AI મોડલ્સના ફાયદા અને મર્યાદાઓ અને મોડેલ પરીક્ષણની ચર્ચા કરે છે.પ્રવચનો વર્તમાન આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ઉપકરણો પર સાહિત્ય અને વ્યવહારુ સંશોધન દ્વારા પૂરક છે.અમે વર્તમાન આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ઉપકરણોની મર્યાદાઓને સમજવા સહિત, ક્લિનિકલ પ્રશ્નોને સંબોધવા માટે મોડેલની અસરકારકતા અને સંભવિતતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે જરૂરી કુશળતા પર ભાર આપીએ છીએ.ઉદાહરણ તરીકે, અમે વિદ્યાર્થીઓને કુપરમેન એટ અલ., 5 દ્વારા પ્રસ્તાવિત બાળરોગના માથાની ઇજાના માર્ગદર્શિકાનું અર્થઘટન કરવા કહ્યું હતું, જેણે એક કૃત્રિમ બુદ્ધિ નિર્ણય વૃક્ષ અલ્ગોરિધમનો અમલ કર્યો હતો કે કેમ તે નક્કી કરવા માટે કે CT સ્કેન ફિઝિશિયનની પરીક્ષાના આધારે ઉપયોગી થશે.અમે ભારપૂર્વક જણાવીએ છીએ કે ચિકિત્સકોને બદલવાને બદલે, અર્થઘટન કરવા માટે ચિકિત્સકો માટે અનુમાનિત વિશ્લેષણ પ્રદાન કરતું AIનું આ એક સામાન્ય ઉદાહરણ છે.
ઉપલબ્ધ ઓપન સોર્સ બુટસ્ટ્રેપ પ્રોગ્રામિંગ ઉદાહરણોમાં (https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/programming_examples), અમે નિદર્શન કરીએ છીએ કે સંશોધનાત્મક ડેટા વિશ્લેષણ, પરિમાણ ઘટાડો, પ્રમાણભૂત મોડલ લોડિંગ અને તાલીમ કેવી રીતે કરવી. .અને પરીક્ષણ.અમે Google Colaboratory Notebooks (Google LLC, Mountain View, CA) નો ઉપયોગ કરીએ છીએ, જે Python કોડને વેબ બ્રાઉઝરથી એક્ઝિક્યુટ કરવાની મંજૂરી આપે છે.ફિગમાં. આકૃતિ 2 પ્રોગ્રામિંગ કસરતનું ઉદાહરણ પૂરું પાડે છે.આ કવાયતમાં વિસ્કોન્સિન ઓપન બ્રેસ્ટ ઇમેજિંગ ડેટાસેટ 6 અને નિર્ણય ટ્રી અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને દુર્ભાવનાની આગાહી કરવાનો સમાવેશ થાય છે.
સંબંધિત વિષયો પર અઠવાડિયા દરમિયાન કાર્યક્રમો પ્રસ્તુત કરો અને પ્રકાશિત AI એપ્લિકેશનોમાંથી ઉદાહરણો પસંદ કરો.પ્રોગ્રામિંગ એલિમેન્ટ્સનો માત્ર ત્યારે જ સમાવેશ કરવામાં આવે છે જો તેઓને ભવિષ્યની ક્લિનિકલ પ્રેક્ટિસની સમજ પૂરી પાડવા માટે સંબંધિત ગણવામાં આવે, જેમ કે તેઓ ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સમાં ઉપયોગ માટે તૈયાર છે કે કેમ તે નિર્ધારિત કરવા માટે મોડેલનું મૂલ્યાંકન કેવી રીતે કરવું.આ ઉદાહરણો સંપૂર્ણ સુવિધાયુક્ત એન્ડ-ટુ-એન્ડ એપ્લિકેશનમાં પરિણમે છે જે તબીબી છબી પરિમાણોના આધારે ગાંઠોને સૌમ્ય અથવા જીવલેણ તરીકે વર્ગીકૃત કરે છે.
પૂર્વ જ્ઞાનની વિષમતા.અમારા સહભાગીઓ તેમના ગાણિતિક જ્ઞાનના સ્તરમાં ભિન્ન હતા.ઉદાહરણ તરીકે, એડવાન્સ એન્જિનિયરિંગ બેકગ્રાઉન્ડ ધરાવતા વિદ્યાર્થીઓ વધુ ઊંડાણપૂર્વકની સામગ્રી શોધી રહ્યા છે, જેમ કે તેમના પોતાના ફ્યુરિયર ટ્રાન્સફોર્મ્સ કેવી રીતે કરવા.જો કે, વર્ગમાં ફ્યુરિયર અલ્ગોરિધમની ચર્ચા કરવી શક્ય નથી કારણ કે તેને સિગ્નલ પ્રોસેસિંગનું ઊંડાણપૂર્વકનું જ્ઞાન જરૂરી છે.
હાજરી આઉટફ્લો.ફોલો-અપ મીટિંગ્સમાં હાજરી ઘટી છે, ખાસ કરીને ઑનલાઇન ફોર્મેટ્સમાં.હાજરીને ટ્રૅક કરવા અને પૂર્ણતાનું પ્રમાણપત્ર પ્રદાન કરવાનો ઉકેલ હોઈ શકે છે.તબીબી શાળાઓ વિદ્યાર્થીઓની અભ્યાસેતર શૈક્ષણિક પ્રવૃત્તિઓના ટ્રાંસ્ક્રિપ્ટ્સને ઓળખવા માટે જાણીતી છે, જે વિદ્યાર્થીઓને ડિગ્રી મેળવવા માટે પ્રોત્સાહિત કરી શકે છે.
કોર્સ ડિઝાઇન: કારણ કે AI ઘણા બધા પેટાફિલ્ડ્સને ફેલાવે છે, યોગ્ય ઊંડાઈ અને પહોળાઈના મુખ્ય ખ્યાલો પસંદ કરવાનું પડકારજનક હોઈ શકે છે.ઉદાહરણ તરીકે, પ્રયોગશાળાથી ક્લિનિક સુધી AI સાધનોના ઉપયોગની સાતત્યતા એ એક મહત્વપૂર્ણ વિષય છે.જ્યારે અમે ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ, મોડલ નિર્માણ અને માન્યતાને આવરી લઈએ છીએ, ત્યારે અમે મોટા ડેટા એનાલિટિક્સ, ઇન્ટરેક્ટિવ વિઝ્યુલાઇઝેશન અથવા AI ક્લિનિકલ ટ્રાયલ કરવા જેવા વિષયોનો સમાવેશ કરતા નથી, તેના બદલે અમે સૌથી અનન્ય AI ખ્યાલો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીએ છીએ.અમારો માર્ગદર્શક સિદ્ધાંત સાક્ષરતા સુધારવાનો છે, કૌશલ્યો નહીં.ઉદાહરણ તરીકે, અર્થઘટનક્ષમતા માટે મોડેલ ઇનપુટ સુવિધાઓની પ્રક્રિયા કેવી રીતે કરે છે તે સમજવું મહત્વપૂર્ણ છે.આ કરવાની એક રીત એ છે કે ગ્રેડિયન્ટ એક્ટિવેશન નકશાનો ઉપયોગ કરવો, જે વિઝ્યુઅલાઈઝ કરી શકે છે કે ડેટાના કયા પ્રદેશો અનુમાનિત છે.જો કે, આ માટે મલ્ટિવેરિયેટ કેલ્ક્યુલસની જરૂર છે અને તેને રજૂ કરી શકાતી નથી8.સામાન્ય પરિભાષા વિકસાવવી એ પડકારજનક હતું કારણ કે અમે ગાણિતિક ઔપચારિકતા વિના ડેટા સાથે વેક્ટર તરીકે કેવી રીતે કામ કરવું તે સમજાવવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા હતા.નોંધ કરો કે વિવિધ શબ્દોનો સમાન અર્થ છે, ઉદાહરણ તરીકે, રોગશાસ્ત્રમાં, "લાક્ષણિકતા" ને "ચલ" અથવા "લક્ષણ" તરીકે વર્ણવવામાં આવે છે.
જ્ઞાનની જાળવણી.AI ની એપ્લિકેશન મર્યાદિત હોવાને કારણે, સહભાગીઓ કેટલી હદે જ્ઞાન જાળવી રાખે છે તે જોવાનું બાકી છે.પ્રાયોગિક પરિભ્રમણ દરમિયાન જ્ઞાનને મજબૂત કરવા માટે મેડિકલ સ્કૂલનો અભ્યાસક્રમ ઘણીવાર અંતરના પુનરાવર્તન પર આધાર રાખે છે, જે AI શિક્ષણ પર પણ લાગુ કરી શકાય છે.
સાક્ષરતા કરતાં વ્યાવસાયીકરણ વધુ મહત્વનું છે.સામગ્રીની ઊંડાઈ ગાણિતિક કઠોરતા વિના ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે, જે કૃત્રિમ બુદ્ધિમાં ક્લિનિકલ અભ્યાસક્રમો શરૂ કરતી વખતે સમસ્યા હતી.પ્રોગ્રામિંગ ઉદાહરણોમાં, અમે ટેમ્પલેટ પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કરીએ છીએ જે સહભાગીઓને સંપૂર્ણ પ્રોગ્રામિંગ વાતાવરણ કેવી રીતે સેટ કરવું તે આકૃતિ કર્યા વિના ફીલ્ડ ભરવા અને સોફ્ટવેર ચલાવવાની મંજૂરી આપે છે.
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અંગેની ચિંતાઓને સંબોધવામાં આવી છે: એવી વ્યાપક ચિંતા છે કે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ કેટલીક ક્લિનિકલ ફરજોને બદલી શકે છે.આ મુદ્દાને ઉકેલવા માટે, અમે AI ની મર્યાદાઓ સમજાવીએ છીએ, જેમાં એ હકીકતનો સમાવેશ થાય છે કે નિયમનકારો દ્વારા મંજૂર કરાયેલ લગભગ તમામ AI તકનીકોને ચિકિત્સકની દેખરેખની જરૂર છે11.અમે પૂર્વગ્રહના મહત્વ પર પણ ભાર મૂકીએ છીએ કારણ કે અલ્ગોરિધમ્સ પૂર્વગ્રહની સંભાવના ધરાવે છે, ખાસ કરીને જો ડેટા સેટ વૈવિધ્યસભર ન હોય 12.પરિણામે, ચોક્કસ પેટાજૂથને ખોટી રીતે મોડેલ કરવામાં આવી શકે છે, જે અયોગ્ય ક્લિનિકલ નિર્ણયો તરફ દોરી જાય છે.
સંસાધનો સાર્વજનિક રૂપે ઉપલબ્ધ છે: અમે વ્યાખ્યાન સ્લાઇડ્સ અને કોડ સહિત સાર્વજનિક રૂપે ઉપલબ્ધ સંસાધનો બનાવ્યાં છે.સમય ઝોનને કારણે સિંક્રનસ કન્ટેન્ટની ઍક્સેસ મર્યાદિત હોવા છતાં, ઓપન સોર્સ કન્ટેન્ટ એ સિંક્રનસ લર્નિંગ માટે એક અનુકૂળ પદ્ધતિ છે કારણ કે તમામ મેડિકલ સ્કૂલોમાં AI કુશળતા ઉપલબ્ધ નથી.
આંતરશાખાકીય સહયોગ: આ વર્કશોપ મેડિકલ વિદ્યાર્થીઓ દ્વારા ઇજનેરો સાથે મળીને અભ્યાસક્રમોનું આયોજન કરવા માટે શરૂ કરાયેલ સંયુક્ત સાહસ છે.આ બંને ક્ષેત્રોમાં સહયોગની તકો અને જ્ઞાનના અંતરને દર્શાવે છે, જે સહભાગીઓને ભવિષ્યમાં તેઓ યોગદાન આપી શકે તેવી સંભવિત ભૂમિકાને સમજવાની મંજૂરી આપે છે.
AI મુખ્ય ક્ષમતાઓને વ્યાખ્યાયિત કરો.યોગ્યતાઓની સૂચિને વ્યાખ્યાયિત કરવાથી પ્રમાણિત માળખું મળે છે જેને હાલની યોગ્યતા-આધારિત તબીબી અભ્યાસક્રમમાં એકીકૃત કરી શકાય છે.આ વર્કશોપ હાલમાં બ્લૂમના વર્ગીકરણના લર્નિંગ ઉદ્દેશ્ય સ્તર 2 (કોમ્પ્રીહેન્સન), 3 (એપ્લિકેશન), અને 4 (વિશ્લેષણ) નો ઉપયોગ કરે છે.વર્ગીકરણના ઉચ્ચ સ્તરે સંસાધનો રાખવાથી, જેમ કે પ્રોજેક્ટ બનાવવા, જ્ઞાનને વધુ મજબૂત બનાવી શકે છે.આને ક્લિનિકલ વર્કફ્લો પર AI વિષયો કેવી રીતે લાગુ કરી શકાય અને માનક તબીબી અભ્યાસક્રમમાં પહેલાથી જ સમાવિષ્ટ પુનરાવર્તિત વિષયોના શિક્ષણને અટકાવવા માટે ક્લિનિકલ નિષ્ણાતો સાથે કામ કરવું જરૂરી છે.
AI નો ઉપયોગ કરીને કેસ સ્ટડી બનાવો.ક્લિનિકલ ઉદાહરણોની જેમ, કેસ-આધારિત શિક્ષણ ક્લિનિકલ પ્રશ્નોની તેમની સુસંગતતાને પ્રકાશિત કરીને અમૂર્ત ખ્યાલોને મજબૂત બનાવી શકે છે.ઉદાહરણ તરીકે, એક વર્કશોપ અભ્યાસમાં Google ની AI-આધારિત ડાયાબિટીક રેટિનોપેથી ડિટેક્શન સિસ્ટમ 13 નું પૃથ્થકરણ કરવામાં આવ્યું હતું જેથી લેબથી ક્લિનિક સુધીના માર્ગમાં પડકારો ઓળખવામાં આવે, જેમ કે બાહ્ય માન્યતા આવશ્યકતાઓ અને નિયમનકારી મંજૂરીના માર્ગો.
પ્રાયોગિક શિક્ષણનો ઉપયોગ કરો: ટેકનિકલ કૌશલ્યો માટે ધ્યાન કેન્દ્રિત પ્રેક્ટિસ અને માસ્ટર કરવા માટે વારંવાર એપ્લિકેશનની જરૂર છે, જે ક્લિનિકલ તાલીમાર્થીઓના ફરતા શીખવાના અનુભવો સમાન છે.એક સંભવિત ઉકેલ એ ફ્લિપ્ડ ક્લાસરૂમ મોડલ છે, જે ઈજનેરી શિક્ષણ14માં જ્ઞાનની જાળવણીને સુધારવા માટે નોંધવામાં આવ્યું છે.આ મોડેલમાં, વિદ્યાર્થીઓ સૈદ્ધાંતિક સામગ્રીની સ્વતંત્ર રીતે સમીક્ષા કરે છે અને વર્ગનો સમય કેસ સ્ટડી દ્વારા સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે ફાળવવામાં આવે છે.
મલ્ટિડિસિપ્લિનરી સહભાગીઓ માટે સ્કેલિંગ: અમે વિવિધ સ્તરોની તાલીમ સાથે ચિકિત્સકો અને સંલગ્ન આરોગ્ય વ્યાવસાયિકો સહિત બહુવિધ શાખાઓમાં સહયોગને સમાવતા AI અપનાવવાની કલ્પના કરીએ છીએ.તેથી, આરોગ્ય સંભાળના વિવિધ ક્ષેત્રોમાં તેમની સામગ્રીને અનુરૂપ બનાવવા માટે વિવિધ વિભાગોના શિક્ષકો સાથે પરામર્શ કરીને અભ્યાસક્રમ વિકસાવવાની જરૂર પડી શકે છે.
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ હાઇ-ટેક છે અને તેના મૂળ ખ્યાલો ગણિત અને કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન સાથે સંબંધિત છે.આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સમજવા માટે હેલ્થકેર કર્મચારીઓને તાલીમ આપવી એ સામગ્રીની પસંદગી, ક્લિનિકલ સુસંગતતા અને વિતરણ પદ્ધતિઓમાં અનન્ય પડકારો રજૂ કરે છે.અમે આશા રાખીએ છીએ કે એજ્યુકેશન વર્કશોપમાં AI થી મેળવેલ આંતરદૃષ્ટિ ભવિષ્યના શિક્ષકોને તબીબી શિક્ષણમાં AI ને સંકલિત કરવા માટે નવીન રીતો અપનાવવામાં મદદ કરશે.
Google Colaboratory Python સ્ક્રિપ્ટ ઓપન સોર્સ છે અને અહીં ઉપલબ્ધ છે: https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/.
પ્રોબર, કેજી અને ખાન, એસ. મેડિકલ એજ્યુકેશન રિથિંકિંગઃ એ કોલ ટુ એક્શન.અક્કડ.દવા.88, 1407–1410 (2013).
મેકકોય, એલજી વગેરે. મેડિકલ વિદ્યાર્થીઓને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ વિશે ખરેખર શું જાણવાની જરૂર છે?NPZh નંબરો.દવા 3, 1–3 (2020).
ડોસ સાન્તોસ, ડીપી, એટ અલ.આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ તરફ મેડિકલ વિદ્યાર્થીઓનું વલણ: એક મલ્ટિસેન્ટર સર્વે.યુરો.રેડિયેશન29, 1640–1646 (2019).
ફેન, કેવાય, હુ, આર., અને સિંગલા, આર. મેડિકલ વિદ્યાર્થીઓ માટે મશીન લર્નિંગનો પરિચય: એક પાયલોટ પ્રોજેક્ટ.જે. મેડ.શીખવો54, 1042–1043 (2020).
કૂપરમેન એન, એટ અલ.માથાની ઇજા પછી તબીબી રીતે નોંધપાત્ર મગજની ઇજાના ખૂબ ઓછા જોખમમાં બાળકોને ઓળખવા: એક સંભવિત સમૂહ અભ્યાસ.લેન્સેટ 374, 1160–1170 (2009).
સ્ટ્રીટ, WN, Wolberg, WH અને Mangasariian, OL.સ્તન ગાંઠ નિદાન માટે અણુ લક્ષણ નિષ્કર્ષણ.બાયોમેડિકલ સાયન્સ.છબી પ્રક્રિયા.બાયોમેડિકલ સાયન્સ.વેઇસ.1905, 861–870 (1993).
ચેન, PHC, લિયુ, વાય. અને પેંગ, એલ. હેલ્થકેર માટે મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ કેવી રીતે વિકસાવવા.નાટ.મેટ.18, 410–414 (2019).
સેલ્વરાજુ, આરઆર એટ અલ.ગ્રેડ-કેમ: ગ્રેડિયન્ટ-આધારિત સ્થાનિકીકરણ દ્વારા ઊંડા નેટવર્કનું વિઝ્યુઅલ અર્થઘટન.કમ્પ્યુટર વિઝન પર IEEE ઇન્ટરનેશનલ કોન્ફરન્સની કાર્યવાહી, 618–626 (2017).
કુમારવેલ બી, સ્ટુઅર્ટ કે અને ઇલિક ડી. પૂર્વસ્નાતક તબીબી શિક્ષણમાં OSCE નો ઉપયોગ કરીને પુરાવા-આધારિત દવાની ક્ષમતાઓનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે સર્પાકાર મોડેલનો વિકાસ અને મૂલ્યાંકન.BMK દવા.શીખવો21, 1-9 (2021).
કોલાચલમા વીબી અને ગર્ગ પીએસ મશીન લર્નિંગ અને મેડિકલ એજ્યુકેશન.NPZh નંબરો.દવા.1, 1–3 (2018).
વાન લીયુવેન, કેજી, શાલેકેમ્પ, એસ., રુટન, એમજે, વાન ગિનેકેન, બી. અને ડી રૂય, એમ. રેડિયોલોજીમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિ: 100 વ્યાવસાયિક ઉત્પાદનો અને તેમના વૈજ્ઞાનિક પુરાવા.યુરો.રેડિયેશન31, 3797–3804 (2021).
ટોપોલ, ઇજે હાઇ-પર્ફોર્મન્સ મેડિસિન: માનવ અને કૃત્રિમ બુદ્ધિનું કન્વર્જન્સ.નાટ.દવા.25, 44–56 (2019).
બેડે, ઇ. એટ અલ.ડાયાબિટીક રેટિનોપેથીની તપાસ માટે ક્લિનિકમાં તૈનાત કરવામાં આવેલ ઊંડા શિક્ષણ પ્રણાલીનું માનવ-કેન્દ્રિત મૂલ્યાંકન.કમ્પ્યુટિંગ સિસ્ટમ્સ (2020) માં માનવ પરિબળો પર 2020 CHI કોન્ફરન્સની કાર્યવાહી.
કેર, બી. ધ ફ્લિપ્ડ ક્લાસરૂમ ઇન એન્જિનિયરિંગ એજ્યુકેશનઃ અ રિસર્ચ રિવ્યુ.ઇન્ટરએક્ટિવ કોલાબોરેટિવ લર્નિંગ (2015) પર 2015ની ઇન્ટરનેશનલ કોન્ફરન્સની કાર્યવાહી.
લેખકો બ્રિટિશ કોલંબિયા યુનિવર્સિટીના બાયોમેડિકલ ઇમેજિંગ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ રિસર્ચ ક્લસ્ટરના ડેનિયલ વોકર, ટિમ સાલ્કુડિન અને પીટર ઝંડસ્ટ્રાને સમર્થન અને ભંડોળ માટે આભાર માને છે.
RH, PP, ZH, RS અને MA વર્કશોપ શિક્ષણ સામગ્રી વિકસાવવા માટે જવાબદાર હતા.પ્રોગ્રામિંગ ઉદાહરણો વિકસાવવા માટે આરએચ અને પીપી જવાબદાર હતા.KYF, OY, MT અને PW પ્રોજેક્ટના લોજિસ્ટિકલ સંગઠન અને વર્કશોપના વિશ્લેષણ માટે જવાબદાર હતા.આકૃતિઓ અને કોષ્ટકો બનાવવા માટે RH, OY, MT, RS જવાબદાર હતા.RH, KYF, PP, ZH, OY, MY, PW, TL, MA, RS દસ્તાવેજનો મુસદ્દો તૈયાર કરવા અને સંપાદિત કરવા માટે જવાબદાર હતા.
કોમ્યુનિકેશન મેડિસિન કેરોલિન મેકગ્રેગોર, ફેબિયો મોરેસ અને આદિત્ય બોરાકાતી આ કાર્યની સમીક્ષામાં તેમના યોગદાન માટે આભાર માને છે.