તબીબી વિદ્યાર્થીઓને કૃત્રિમ બુદ્ધિ શીખવવાનો કેનેડિયન પરિપ્રેક્ષ્ય

નેચર ડોટ કોમની મુલાકાત લેવા બદલ આભાર. તમે ઉપયોગ કરી રહ્યાં છો તે બ્રાઉઝરના સંસ્કરણમાં મર્યાદિત સીએસએસ સપોર્ટ છે. શ્રેષ્ઠ પરિણામો માટે, અમે તમારા બ્રાઉઝરના નવા સંસ્કરણનો ઉપયોગ કરવાની ભલામણ કરીએ છીએ (અથવા ઇન્ટરનેટ એક્સપ્લોરરમાં સુસંગતતા મોડને બંધ કરો). તે દરમિયાન, ચાલુ સપોર્ટની ખાતરી કરવા માટે, અમે સ્ટાઇલ અથવા જાવાસ્ક્રિપ્ટ વિના સાઇટ બતાવી રહ્યા છીએ.
ક્લિનિકલ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (એઆઈ) ની અરજીઓ ઝડપથી વધી રહી છે, પરંતુ હાલના મેડિકલ સ્કૂલના અભ્યાસક્રમ આ ક્ષેત્રને આવરી લેતા મર્યાદિત શિક્ષણ આપે છે. અહીં અમે કેનેડિયન મેડિકલ વિદ્યાર્થીઓને વિકસિત અને વિતરિત કરેલા કૃત્રિમ ગુપ્તચર તાલીમ અભ્યાસક્રમનું વર્ણન કરીએ છીએ અને ભવિષ્યની તાલીમ માટે ભલામણો કરીએ છીએ.
દવામાં કૃત્રિમ બુદ્ધિ (એઆઈ) કાર્યસ્થળની કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરી શકે છે અને ક્લિનિકલ નિર્ણય લેવામાં સહાય કરી શકે છે. કૃત્રિમ બુદ્ધિના ઉપયોગને સુરક્ષિત રીતે માર્ગદર્શન આપવા માટે, ચિકિત્સકોને કૃત્રિમ બુદ્ધિની થોડી સમજ હોવી આવશ્યક છે. ઘણી ટિપ્પણીઓ એઆઈ કન્સેપ્ટ્સ 1 ને શિક્ષણ આપવાની હિમાયત કરે છે, જેમ કે એઆઈ મ models ડેલો અને ચકાસણી પ્રક્રિયાઓ સમજાવવી. જો કે, ખાસ કરીને રાષ્ટ્રીય સ્તરે, કેટલીક રચનાત્મક યોજનાઓ લાગુ કરવામાં આવી છે. પિન્ટો ડોસ સાન્તોસ એટ અલ .3. 263 તબીબી વિદ્યાર્થીઓનો સર્વે કરવામાં આવ્યો હતો અને 71% સંમત થયા હતા કે તેમને કૃત્રિમ બુદ્ધિની તાલીમની જરૂર છે. તબીબી પ્રેક્ષકોને કૃત્રિમ બુદ્ધિ શીખવવા માટે સાવચેતીપૂર્વકની રચનાની જરૂર હોય છે જે વિદ્યાર્થીઓ માટે તકનીકી અને બિન-તકનીકી ખ્યાલોને જોડે છે જેમની પાસે ઘણીવાર પૂર્વ જ્ knowledge ાન હોય છે. અમે તબીબી વિદ્યાર્થીઓના ત્રણ જૂથોને એઆઈ વર્કશોપની શ્રેણી પહોંચાડવાનો અમારા અનુભવનું વર્ણન કરીએ છીએ અને એઆઈમાં ભાવિ તબીબી શિક્ષણ માટે ભલામણો કરીએ છીએ.
મેડિકલ વિદ્યાર્થીઓ માટે મેડિસિન વર્કશોપમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિની અમારી પાંચ-અઠવાડિયાની રજૂઆત ફેબ્રુઆરી 2019 અને એપ્રિલ 2021 ની વચ્ચે ત્રણ વખત યોજવામાં આવી હતી. દરેક વર્કશોપનું શેડ્યૂલ, કોર્સમાં પરિવર્તનનું ટૂંકું વર્ણન સાથે, આકૃતિ 1 માં બતાવવામાં આવ્યું છે. અમારો અભ્યાસક્રમ છે. ત્રણ પ્રાથમિક શિક્ષણ ઉદ્દેશો: વિદ્યાર્થીઓ સમજે છે કે કૃત્રિમ ગુપ્તચર એપ્લિકેશનોમાં ડેટા કેવી રીતે પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે, ક્લિનિકલ એપ્લિકેશન માટે કૃત્રિમ ગુપ્તચર સાહિત્યનું વિશ્લેષણ કરે છે અને કૃત્રિમ બુદ્ધિ વિકસિત ઇજનેરો સાથે સહયોગ કરવાની તકોનો લાભ લે છે.
વાદળી એ વ્યાખ્યાનનો વિષય છે અને આછો વાદળી એ ઇન્ટરેક્ટિવ પ્રશ્ન અને જવાબ અવધિ છે. ગ્રે વિભાગ એ સંક્ષિપ્ત સાહિત્ય સમીક્ષાનું કેન્દ્ર છે. નારંગી વિભાગો પસંદ કરેલા કેસ સ્ટડીઝ છે જે કૃત્રિમ ગુપ્તચર મોડેલો અથવા તકનીકોનું વર્ણન કરે છે. ગ્રીન એ એક માર્ગદર્શિત પ્રોગ્રામિંગ કોર્સ છે જે ક્લિનિકલ સમસ્યાઓ હલ કરવા અને મોડેલોનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે કૃત્રિમ બુદ્ધિ શીખવવા માટે રચાયેલ છે. વર્કશોપની સામગ્રી અને અવધિ વિદ્યાર્થીઓની જરૂરિયાતોના આકારણીના આધારે બદલાય છે.
પ્રથમ વર્કશોપ યુનિવર્સિટી ઓફ બ્રિટીશ કોલમ્બિયામાં ફેબ્રુઆરીથી એપ્રિલ 2019 દરમિયાન યોજાયો હતો, અને તમામ 8 સહભાગીઓએ સકારાત્મક પ્રતિસાદ આપ્યો હતો. કોવિડ -19 ને કારણે, બીજી વર્કશોપ October ક્ટોબર-નવેમ્બર 2020 માં વર્ચ્યુઅલ રીતે યોજવામાં આવી હતી, જેમાં 222 તબીબી વિદ્યાર્થીઓ અને 8 કેનેડિયન તબીબી શાળાઓના 3 રહેવાસીઓ નોંધણી કરાવી હતી. પ્રેઝન્ટેશન સ્લાઇડ્સ અને કોડને ખુલ્લી access ક્સેસ સાઇટ (http://ubcaimed.github.io) પર અપલોડ કરવામાં આવી છે. પ્રથમ પુનરાવર્તનનો મુખ્ય પ્રતિસાદ એ હતો કે વ્યાખ્યાનો ખૂબ તીવ્ર હતા અને સામગ્રી પણ સૈદ્ધાંતિક હતી. કેનેડાના છ જુદા જુદા સમય ઝોનની સેવા કરવાથી વધારાના પડકારો .ભા થાય છે. આમ, બીજા વર્કશોપે દરેક સત્રને 1 કલાક સુધી ટૂંકાવી, કોર્સ સામગ્રીને સરળ બનાવ્યા, વધુ કેસ સ્ટડીઝ ઉમેર્યા, અને બોઈલરપ્લેટ પ્રોગ્રામ બનાવ્યા જે સહભાગીઓને ન્યૂનતમ ડિબગીંગ (બ 1 ક્સ 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 વિનંતી શામેલ છે. તેથી, અમારી ત્રીજી વર્કશોપમાં, માર્ચ-એપ્રિલ 2021 માં 126 તબીબી વિદ્યાર્થીઓ માટે વર્ચ્યુઅલ રીતે યોજાયેલી, અમે પ્રોજેક્ટ્સ પર વર્કશોપ ખ્યાલોનો ઉપયોગ કરવાના પ્રભાવને દર્શાવવા માટે વધુ ઇન્ટરેક્ટિવ કોડિંગ કસરતો અને પ્રોજેક્ટ પ્રતિસાદ સત્રોનો સમાવેશ કર્યો.
ડેટા વિશ્લેષણ: આંકડામાં અભ્યાસનું એક ક્ષેત્ર જે ડેટા પેટર્નનું વિશ્લેષણ, પ્રક્રિયા અને સંદેશાવ્યવહાર દ્વારા ડેટામાં અર્થપૂર્ણ દાખલાઓને ઓળખે છે.
ડેટા માઇનિંગ: ડેટાને ઓળખવા અને કા ract વાની પ્રક્રિયા. કૃત્રિમ બુદ્ધિના સંદર્ભમાં, આ ઘણીવાર મોટું હોય છે, જેમાં દરેક નમૂના માટે બહુવિધ ચલો હોય છે.
પરિમાણતા ઘટાડો: મૂળ ડેટા સેટના મહત્વપૂર્ણ ગુણધર્મોને સાચવતી વખતે ઘણી વ્યક્તિગત સુવિધાઓ સાથે ડેટાને ઓછી સુવિધાઓમાં રૂપાંતરિત કરવાની પ્રક્રિયા.
લાક્ષણિકતાઓ (કૃત્રિમ બુદ્ધિના સંદર્ભમાં): નમૂનાના માપી શકાય તેવા ગુણધર્મો. ઘણીવાર "સંપત્તિ" અથવા "ચલ" સાથે એકબીજા સાથે ઉપયોગમાં લેવાય છે.
Grad ાળ સક્રિયકરણ નકશો: કૃત્રિમ ગુપ્તચર મ models ડેલો (ખાસ કરીને કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ) ના અર્થઘટન માટે ઉપયોગમાં લેવામાં આવતી તકનીક, જે ડેટા અથવા છબીઓના પ્રદેશોને ઓળખવા માટે નેટવર્કના છેલ્લા ભાગને izing પ્ટિમાઇઝ કરવાની પ્રક્રિયાનું વિશ્લેષણ કરે છે જે ખૂબ આગાહી કરે છે.
માનક મોડેલ: હાલનું એઆઈ મોડેલ કે જે સમાન કાર્યો કરવા માટે પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત છે.
પરીક્ષણ (કૃત્રિમ બુદ્ધિના સંદર્ભમાં): મોડેલ કેવી રીતે ડેટાનો ઉપયોગ કરીને કોઈ કાર્ય કરે છે તેનું અવલોકન કરે છે જે પહેલાં તેનો સામનો કરવો પડ્યો નથી.
તાલીમ (કૃત્રિમ બુદ્ધિના સંદર્ભમાં): ડેટા અને પરિણામો સાથે એક મોડેલ પ્રદાન કરવું જેથી નવા ડેટાનો ઉપયોગ કરીને કાર્યો કરવાની ક્ષમતાને ize પ્ટિમાઇઝ કરવા માટે મોડેલ તેના આંતરિક પરિમાણોને સમાયોજિત કરે.
વેક્ટર: ડેટા એરે. મશીન લર્નિંગમાં, દરેક એરે તત્વ સામાન્ય રીતે નમૂનાની એક અનન્ય સુવિધા હોય છે.
કોષ્ટક 1 એપ્રિલ 2021 ના ​​નવીનતમ અભ્યાસક્રમોની સૂચિ આપે છે, જેમાં દરેક વિષય માટે લક્ષિત શીખવાના ઉદ્દેશો શામેલ છે. આ વર્કશોપ તકનીકી સ્તરે નવા લોકો માટે બનાવાયેલ છે અને તેને અંડરગ્રેજ્યુએટ મેડિકલ ડિગ્રીના પ્રથમ વર્ષથી આગળ કોઈ ગાણિતિક જ્ knowledge ાનની જરૂર નથી. આ કોર્સ 6 તબીબી વિદ્યાર્થીઓ અને 3 શિક્ષકો દ્વારા એન્જિનિયરિંગમાં અદ્યતન ડિગ્રી સાથે વિકસાવવામાં આવ્યો હતો. ઇજનેરો ભણાવવા માટે કૃત્રિમ ગુપ્તચર સિદ્ધાંત વિકસાવી રહ્યા છે, અને તબીબી વિદ્યાર્થીઓ તબીબી રીતે સંબંધિત સામગ્રી શીખી રહ્યાં છે.
વર્કશોપમાં વ્યાખ્યાનો, કેસ સ્ટડીઝ અને માર્ગદર્શિત પ્રોગ્રામિંગ શામેલ છે. પ્રથમ વ્યાખ્યાનમાં, અમે બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં ડેટા વિશ્લેષણની પસંદ કરેલી ખ્યાલોની સમીક્ષા કરીએ છીએ, જેમાં ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન, લોજિસ્ટિક રીગ્રેસન અને વર્ણનાત્મક અને પ્રેરક આંકડાઓની તુલના શામેલ છે. તેમ છતાં ડેટા વિશ્લેષણ કૃત્રિમ બુદ્ધિનો પાયો છે, અમે ડેટા માઇનીંગ, મહત્વ પરીક્ષણ અથવા ઇન્ટરેક્ટિવ વિઝ્યુલાઇઝેશન જેવા વિષયોને બાકાત રાખીએ છીએ. આ સમયની અવરોધોને કારણે હતું અને તે પણ કારણ કે કેટલાક અંડરગ્રેજ્યુએટ વિદ્યાર્થીઓએ બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં અગાઉની તાલીમ લીધી હતી અને વધુ અનન્ય મશીન લર્નિંગ વિષયોને આવરી લેવા માંગતા હતા. અનુગામી વ્યાખ્યાન આધુનિક પદ્ધતિઓનો પરિચય આપે છે અને એઆઈ સમસ્યા રચના, એઆઈ મોડેલોના ફાયદા અને મર્યાદાઓ અને મોડેલ પરીક્ષણની ચર્ચા કરે છે. પ્રવચનો હાલના કૃત્રિમ ગુપ્તચર ઉપકરણો પર સાહિત્ય અને વ્યવહારિક સંશોધન દ્વારા પૂરક છે. હાલના કૃત્રિમ ગુપ્તચર ઉપકરણોની મર્યાદાઓને સમજવા સહિત, ક્લિનિકલ પ્રશ્નોના નિવારણ માટે મોડેલની અસરકારકતા અને શક્યતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે અમે જરૂરી કુશળતા પર ભાર મૂક્યો છે. ઉદાહરણ તરીકે, અમે વિદ્યાર્થીઓને કુપરમેન એટ અલ., 5 દ્વારા સૂચિત પેડિયાટ્રિક હેડ ઇજાના માર્ગદર્શિકાનું અર્થઘટન કરવાનું કહ્યું, જેણે ચિકિત્સકની પરીક્ષાના આધારે સીટી સ્કેન ઉપયોગી થશે કે કેમ તે નિર્ધારિત કરવા માટે કૃત્રિમ ગુપ્તચર નિર્ણય વૃક્ષ અલ્ગોરિધમનો અમલ કર્યો. અમે ભારપૂર્વક જણાવીએ છીએ કે ચિકિત્સકોને બદલવાને બદલે, ચિકિત્સકોને અર્થઘટન કરવા માટે આગાહી વિશ્લેષણાત્મક પ્રદાન કરવાનું એઆઈનું આ એક સામાન્ય ઉદાહરણ છે.
ઉપલબ્ધ ઓપન સોર્સ બુટસ્ટ્રેપ પ્રોગ્રામિંગ ઉદાહરણોમાં (https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/programming_examples), અમે બતાવીએ છીએ કે સંશોધન ડેટા વિશ્લેષણ, પરિમાણતા ઘટાડો, પ્રમાણભૂત મોડેલ લોડિંગ અને તાલીમ કેવી રીતે કરવી . અને પરીક્ષણ. અમે ગૂગલ કોલાબોરેટરી નોટબુક (ગૂગલ એલએલસી, માઉન્ટેન વ્યૂ, સીએ) નો ઉપયોગ કરીએ છીએ, જે પાયથોન કોડને વેબ બ્રાઉઝરમાંથી ચલાવવાની મંજૂરી આપે છે. ફિગ માં. આકૃતિ 2 પ્રોગ્રામિંગ કસરતનું ઉદાહરણ પ્રદાન કરે છે. આ કવાયતમાં વિસ્કોન્સિન ઓપન સ્તન ઇમેજિંગ ડેટાસેટ 6 અને નિર્ણય વૃક્ષની અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને ખામીયુક્તતાની આગાહી શામેલ છે.
સંબંધિત વિષયો પર આખા અઠવાડિયામાં હાજર પ્રોગ્રામ્સ અને પ્રકાશિત એઆઈ એપ્લિકેશનોના ઉદાહરણો પસંદ કરો. પ્રોગ્રામિંગ તત્વો ફક્ત ત્યારે જ શામેલ છે જો તેઓ ભવિષ્યની ક્લિનિકલ પ્રેક્ટિસમાં આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરવા માટે સંબંધિત માનવામાં આવે છે, જેમ કે ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સમાં ઉપયોગ માટે તૈયાર છે કે નહીં તે નક્કી કરવા માટે મોડેલોનું મૂલ્યાંકન કેવી રીતે કરવું. આ ઉદાહરણો સંપૂર્ણ વિકસિત અંતથી અંતની એપ્લિકેશનમાં સમાપ્ત થાય છે જે તબીબી છબી પરિમાણોના આધારે ગાંઠોને સૌમ્ય અથવા જીવલેણ તરીકે વર્ગીકૃત કરે છે.
અગાઉના જ્ knowledge ાનની વિજાતીયતા. અમારા સહભાગીઓ તેમના ગાણિતિક જ્ knowledge ાનના સ્તરમાં બદલાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, અદ્યતન એન્જિનિયરિંગ બેકગ્રાઉન્ડવાળા વિદ્યાર્થીઓ વધુ depth ંડાણપૂર્વકની સામગ્રી શોધી રહ્યા છે, જેમ કે તેમના પોતાના ફ્યુરિયર ટ્રાન્સફોર્મ્સ કેવી રીતે કરવું. જો કે, વર્ગમાં ફ્યુરિયર અલ્ગોરિધમનો ચર્ચા શક્ય નથી કારણ કે તેને સિગ્નલ પ્રોસેસિંગનું in ંડાણપૂર્વક જ્ knowledge ાન જરૂરી છે.
હાજરી આઉટફ્લો. ફોલો-અપ મીટિંગ્સમાં હાજરીમાં ઘટાડો થયો, ખાસ કરીને formates નલાઇન બંધારણોમાં. ઉપસ્થિતિને ટ્ર track ક કરવા અને પૂર્ણ થવાનું પ્રમાણપત્ર પ્રદાન કરવા માટે કોઈ ઉપાય હોઈ શકે છે. તબીબી શાળાઓ વિદ્યાર્થીઓની અસાધારણ શૈક્ષણિક પ્રવૃત્તિઓની ટ્રાંસ્ક્રિપ્ટ્સને ઓળખવા માટે જાણીતી છે, જે વિદ્યાર્થીઓને ડિગ્રી મેળવવા માટે પ્રોત્સાહિત કરી શકે છે.
કોર્સ ડિઝાઇન: કારણ કે એઆઈ ઘણા સબફિલ્ડ્સને વિસ્તૃત કરે છે, યોગ્ય depth ંડાઈ અને પહોળાઈની મુખ્ય વિભાવનાઓ પસંદ કરવી પડકારજનક હોઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, લેબોરેટરીથી ક્લિનિકમાં એઆઈ ટૂલ્સના ઉપયોગની સાતત્ય એ એક મહત્વપૂર્ણ વિષય છે. જ્યારે આપણે ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ, મોડેલ બિલ્ડિંગ અને માન્યતાને આવરી લઈએ છીએ, ત્યારે અમે મોટા ડેટા એનાલિટિક્સ, ઇન્ટરેક્ટિવ વિઝ્યુલાઇઝેશન અથવા એઆઈ ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સ ચલાવવા જેવા વિષયોનો સમાવેશ કરતા નથી, તેના બદલે આપણે સૌથી અનન્ય એઆઈ ખ્યાલો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીએ છીએ. અમારું માર્ગદર્શક સિદ્ધાંત સાક્ષરતામાં સુધારો કરવાનો છે, કુશળતા નહીં. ઉદાહરણ તરીકે, અર્થઘટન માટે મોડેલ પ્રક્રિયાઓ ઇનપુટ સુવિધાઓ કેવી રીતે મહત્વપૂર્ણ છે તે સમજવું. આ કરવાની એક રીત એ છે કે grad ાળ સક્રિયકરણ નકશાનો ઉપયોગ કરવો, જે ડેટાના કયા પ્રદેશો અનુમાનજનક છે તે કલ્પના કરી શકે છે. જો કે, આ માટે મલ્ટિવેરિયેટ કેલ્ક્યુલસની જરૂર છે અને રજૂ કરી શકાતી નથી 8. સામાન્ય પરિભાષા વિકસિત કરવી પડકારજનક હતી કારણ કે અમે ગાણિતિક formal પચારિકતા વિના વેક્ટર તરીકે ડેટા સાથે કેવી રીતે કાર્ય કરવું તે સમજાવવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા હતા. નોંધ લો કે વિવિધ શબ્દોનો સમાન અર્થ હોય છે, ઉદાહરણ તરીકે, રોગચાળાઓમાં, "લાક્ષણિકતા" ને "ચલ" અથવા "લક્ષણ" તરીકે વર્ણવવામાં આવે છે.
જ્ ledge ાન રીટેન્શન. કારણ કે એઆઈની અરજી મર્યાદિત છે, સહભાગીઓ જ્ knowledge ાન જાળવી રાખે છે તે હદે જોવાનું બાકી છે. મેડિકલ સ્કૂલનો અભ્યાસક્રમ ઘણીવાર પ્રાયોગિક પરિભ્રમણ દરમિયાન જ્ knowledge ાનને મજબુત બનાવવા માટે અંતરે પુનરાવર્તન પર આધાર રાખે છે, જે એઆઈ શિક્ષણ પર પણ લાગુ થઈ શકે છે.
વ્યાવસાયીકરણ સાક્ષરતા કરતાં વધુ મહત્વપૂર્ણ છે. સામગ્રીની depth ંડાઈ ગાણિતિક કઠોરતા વિના બનાવવામાં આવી છે, જે કૃત્રિમ બુદ્ધિમાં ક્લિનિકલ અભ્યાસક્રમો શરૂ કરતી વખતે સમસ્યા હતી. પ્રોગ્રામિંગ ઉદાહરણોમાં, અમે એક ટેમ્પલેટ પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કરીએ છીએ જે સહભાગીઓને ફીલ્ડ્સ ભરવા અને સ software ફ્ટવેરને સંપૂર્ણ પ્રોગ્રામિંગ વાતાવરણ કેવી રીતે સેટ કરવું તે આકૃતિ કર્યા વિના ચલાવવાની મંજૂરી આપે છે.
કૃત્રિમ બુદ્ધિ વિશેની ચિંતાઓ સંબોધિત: ત્યાં વ્યાપક ચિંતા છે કે કૃત્રિમ બુદ્ધિ કેટલીક ક્લિનિકલ ફરજોને બદલી શકે છે. આ મુદ્દાને ધ્યાનમાં લેવા માટે, અમે એઆઈની મર્યાદાઓને સમજાવીએ છીએ, જેમાં એ હકીકતનો સમાવેશ થાય છે કે નિયમનકારો દ્વારા મંજૂર લગભગ તમામ એઆઈ તકનીકીઓને ચિકિત્સક સુપરવિઝન 11 ની જરૂર છે. અમે પૂર્વગ્રહના મહત્વ પર પણ ભાર મૂકે છે કારણ કે અલ્ગોરિધમ્સ પૂર્વગ્રહ માટે ભરેલા હોય છે, ખાસ કરીને જો ડેટા સેટ વિવિધ નથી. પરિણામે, ચોક્કસ પેટા જૂથને ખોટી રીતે મોડેલ કરવામાં આવી શકે છે, જેનાથી અયોગ્ય ક્લિનિકલ નિર્ણયો લેવામાં આવે છે.
સંસાધનો સાર્વજનિક રૂપે ઉપલબ્ધ છે: અમે વ્યાખ્યાન સ્લાઇડ્સ અને કોડ સહિત જાહેરમાં ઉપલબ્ધ સંસાધનો બનાવ્યાં છે. સમયના ઝોનને કારણે સિંક્રનસ સામગ્રીની access ક્સેસ મર્યાદિત છે, તેમ છતાં, ઓપન સોર્સ સામગ્રી એ અસુમેળ શિક્ષણ માટે અનુકૂળ પદ્ધતિ છે કારણ કે એઆઈ કુશળતા તમામ તબીબી શાળાઓમાં ઉપલબ્ધ નથી.
આંતરશાખાકીય સહયોગ: આ વર્કશોપ એ એક સંયુક્ત સાહસ છે જે તબીબી વિદ્યાર્થીઓ દ્વારા ઇજનેરો સાથે મળીને અભ્યાસક્રમોની યોજના બનાવવા માટે શરૂ કરવામાં આવે છે. આ બંને ક્ષેત્રોમાં સહયોગની તકો અને જ્ knowledge ાન અંતર દર્શાવે છે, જે સહભાગીઓને ભવિષ્યમાં ફાળો આપી શકે તેવી સંભવિત ભૂમિકાને સમજવાની મંજૂરી આપે છે.
એઆઈ કોર ક્ષમતાઓને વ્યાખ્યાયિત કરો. ક્ષમતાઓની સૂચિને વ્યાખ્યાયિત કરવી એ પ્રમાણિત માળખું પ્રદાન કરે છે જે હાલની યોગ્યતા આધારિત તબીબી અભ્યાસક્રમમાં એકીકૃત થઈ શકે છે. આ વર્કશોપ હાલમાં બ્લૂમની વર્ગીકરણના ઉદ્દેશ્ય સ્તર 2 (સમજણ), 3 (એપ્લિકેશન) અને 4 (વિશ્લેષણ) નો ઉપયોગ કરે છે. વર્ગીકરણના ઉચ્ચ સ્તરે સંસાધનો હોવા, જેમ કે પ્રોજેક્ટ્સ બનાવવી, જ્ knowledge ાનને વધુ મજબૂત બનાવી શકે છે. ક્લિનિકલ વર્કફ્લો પર એઆઈ વિષયો કેવી રીતે લાગુ કરી શકાય છે અને પ્રમાણભૂત તબીબી અભ્યાસક્રમમાં પહેલાથી સમાવિષ્ટ પુનરાવર્તિત વિષયોના શિક્ષણને અટકાવવા માટે ક્લિનિકલ નિષ્ણાતો સાથે કામ કરવાની જરૂર છે.
એઆઈનો ઉપયોગ કરીને કેસ સ્ટડીઝ બનાવો. ક્લિનિકલ ઉદાહરણોની જેમ, કેસ-આધારિત શિક્ષણ ક્લિનિકલ પ્રશ્નોની તેમની સુસંગતતાને પ્રકાશિત કરીને અમૂર્ત ખ્યાલોને મજબૂત બનાવી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, એક વર્કશોપ અધ્યયનમાં લેબથી ક્લિનિક સુધીના પાથ સાથેના પડકારો, જેમ કે બાહ્ય માન્યતા આવશ્યકતાઓ અને નિયમનકારી મંજૂરીના માર્ગો જેવા ગુગલની એઆઈ-આધારિત ડાયાબિટીક રેટિનોપેથી ડિટેક્શન સિસ્ટમ 13 નું વિશ્લેષણ કરવામાં આવ્યું.
પ્રાયોગિક શિક્ષણનો ઉપયોગ કરો: તકનીકી કુશળતાને ક્લિનિકલ તાલીમાર્થીઓના ફરતા શિક્ષણના અનુભવોની જેમ માસ્ટર માટે ધ્યાન કેન્દ્રિત પ્રેક્ટિસ અને પુનરાવર્તિત એપ્લિકેશનની આવશ્યકતા છે. એક સંભવિત ઉપાય એ ફ્લિપ થયેલ વર્ગખંડનું મોડેલ છે, જે એન્જિનિયરિંગ એજ્યુકેશન 14 માં જ્ knowledge ાન જાળવણી સુધારવા માટે જાણ કરવામાં આવી છે. આ મોડેલમાં, વિદ્યાર્થીઓ સ્વતંત્ર રીતે સૈદ્ધાંતિક સામગ્રીની સમીક્ષા કરે છે અને વર્ગ સમય કેસ સ્ટડીઝ દ્વારા સમસ્યાઓ હલ કરવા માટે સમર્પિત છે.
મલ્ટિડિસિપ્પ્લિનરી સહભાગીઓ માટે સ્કેલિંગ: અમે વિવિધ શાખાઓમાં સહયોગ સાથે સંકળાયેલા એઆઈ દત્તક લેવાની કલ્પના કરીએ છીએ, જેમાં ચિકિત્સકો અને જોડાણના વિવિધ સ્તરો સાથે જોડાયેલા આરોગ્ય વ્યવસાયિકોનો સમાવેશ થાય છે. તેથી, આરોગ્ય સંભાળના વિવિધ ક્ષેત્રોમાં તેમની સામગ્રીને અનુરૂપ બનાવવા માટે વિવિધ વિભાગોની ફેકલ્ટીની સલાહ સાથે અભ્યાસક્રમ વિકસિત કરવાની જરૂર પડી શકે છે.
કૃત્રિમ બુદ્ધિ ઉચ્ચ તકનીકી છે અને તેની મુખ્ય વિભાવનાઓ ગણિત અને કમ્પ્યુટર વિજ્ .ાનથી સંબંધિત છે. કૃત્રિમ બુદ્ધિને સમજવા માટે આરોગ્યસંભાળ કર્મચારીઓને તાલીમ આપે છે તે સામગ્રીની પસંદગી, ક્લિનિકલ સુસંગતતા અને ડિલિવરી પદ્ધતિઓમાં અનન્ય પડકારો રજૂ કરે છે. અમે આશા રાખીએ છીએ કે એજ્યુકેશન વર્કશોપમાં એઆઈથી પ્રાપ્ત કરેલી આંતરદૃષ્ટિ ભવિષ્યના શિક્ષકોને તબીબી શિક્ષણમાં એઆઈને એકીકૃત કરવાની નવીન રીતોને સ્વીકારવામાં મદદ કરશે.
ગૂગલ કોલાબોરેટરી પાયથોન સ્ક્રિપ્ટ ખુલ્લી સ્રોત છે અને અહીં ઉપલબ્ધ છે: https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/.
પ્રોબર, કેજી અને ખાન, એસ. રિથકિંગ મેડિકલ એજ્યુકેશન: ક Call લ ટુ એક્શન. અક્કડ. દવા. 88, 1407–1410 (2013).
મેકકોય, એલજી વગેરે. તબીબી વિદ્યાર્થીઓને ખરેખર કૃત્રિમ બુદ્ધિ વિશે શું જાણવાની જરૂર છે? એનપીઝેડ નંબર. દવા 3, 1–3 (2020).
ડોસ સાન્તોસ, ડીપી, એટ અલ. કૃત્રિમ બુદ્ધિ પ્રત્યે તબીબી વિદ્યાર્થીઓનું વલણ: મલ્ટિસેન્ટર સર્વે. યુરો. કિરણોત્સર્ગ. 29, 1640–1646 (2019).
ચાહક, કેવાય, હુ, આર., અને સિંગલા, આર. મેડિકલ વિદ્યાર્થીઓ માટે મશીન લર્નિંગનો પરિચય: એક પાયલોટ પ્રોજેક્ટ. જે મેડ. શીખવો. 54, 1042–1043 (2020).
કૂપરમેન એન, એટ અલ. માથાની ઇજા પછી ક્લિનિકલી નોંધપાત્ર મગજની ઇજાના ખૂબ ઓછા જોખમમાં બાળકોને ઓળખવા: સંભવિત સમૂહ અભ્યાસ. લેન્સેટ 374, 1160–1170 (2009).
સ્ટ્રીટ, ડબ્લ્યુએન, વોલ્બર્ગ, ડબ્લ્યુએચ અને મંગાસેરિયન, ઓલ. સ્તન ગાંઠ નિદાન માટે પરમાણુ લક્ષણ નિષ્કર્ષણ. બાયોમેડિકલ વિજ્ .ાન. છબી પ્રક્રિયા. બાયોમેડિકલ વિજ્ .ાન. વીસ. 1905, 861–870 (1993).
ચેન, પીએચસી, લિયુ, વાય. અને પેંગ, એલ. હેલ્થકેર માટે મશીન લર્નિંગ મોડેલો કેવી રીતે વિકસિત કરવી. નાટ. મેટ. 18, 410–414 (2019).
સેલ્વરાજુ, આરઆર એટ અલ. ગ્રેડ-સીએએમ: grad ાળ આધારિત સ્થાનિકીકરણ દ્વારા deep ંડા નેટવર્કનું વિઝ્યુઅલ અર્થઘટન. કમ્પ્યુટર વિઝન પર આઇઇઇઇ આંતરરાષ્ટ્રીય પરિષદની કાર્યવાહી, 618–626 (2017).
કુમારેવેલ બી, સ્ટુઅર્ટ કે અને ઇલિક ડી. અંડરગ્રેજ્યુએટ મેડિકલ એજ્યુકેશનમાં ઓએસસીઇનો ઉપયોગ કરીને પુરાવા-આધારિત દવાઓની યોગ્યતાના મૂલ્યાંકન માટે સર્પાકાર મોડેલનું વિકાસ અને મૂલ્યાંકન. બીએમકે દવા. શીખવો. 21, 1-9 (2021).
કોલાચલામા વીબી અને ગર્ગ પીએસ મશીન લર્નિંગ અને મેડિકલ એજ્યુકેશન. એનપીઝેડ નંબર. દવા. 1, 1–3 (2018).
વેન લીઉવેન, કેજી, સ્કાલેક amp મ્પ, એસ., રુટન, એમજે, વેન ગિનેકેન, બી. અને ડી રૂય, એમ. કૃત્રિમ બુદ્ધિમાં રેડિયોલોજી: 100 વ્યાપારી ઉત્પાદનો અને તેમના વૈજ્ .ાનિક પુરાવા. યુરો. કિરણોત્સર્ગ. 31, 3797–3804 (2021).
ટોપોલ, ઇજે ઉચ્ચ પ્રદર્શન દવા: માનવ અને કૃત્રિમ બુદ્ધિનું કન્વર્ઝન. નાટ. દવા. 25, 44–56 (2019).
બેડે, ઇ. એટ અલ. ડાયાબિટીક રેટિનોપેથીની તપાસ માટે ક્લિનિકમાં તૈનાત deep ંડા શિક્ષણ પ્રણાલીનું માનવ-કેન્દ્રિત મૂલ્યાંકન. કમ્પ્યુટિંગ સિસ્ટમ્સ (2020) માં માનવ પરિબળો પર 2020 સીઆઈઆઈ કોન્ફરન્સની કાર્યવાહી.
કેર, બી. એન્જિનિયરિંગ એજ્યુકેશનમાં ફ્લિપ થયેલ વર્ગખંડ: એક સંશોધન સમીક્ષા. ઇન્ટરેક્ટિવ સહયોગી લર્નિંગ (2015) પર 2015 આંતરરાષ્ટ્રીય પરિષદની કાર્યવાહી.
બ્રિટિશ કોલમ્બિયા યુનિવર્સિટીમાં બાયોમેડિકલ ઇમેજિંગ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ રિસર્ચ ક્લસ્ટર તરફથી લેખકો ડેનિયલ વ ker કર, ટિમ સલ્કુડિન અને પીટર ઝેન્ડસ્ટ્રાનો આભાર માને છે.
આરએચ, પીપી, ઝેડએચ, આરએસ અને એમએ વર્કશોપ શિક્ષણ સામગ્રીના વિકાસ માટે જવાબદાર હતા. પ્રોગ્રામિંગ ઉદાહરણો વિકસાવવા માટે આરએચ અને પીપી જવાબદાર હતા. કેવાયએફ, ઓવાય, એમટી અને પીડબ્લ્યુ પ્રોજેક્ટની લોજિસ્ટિક સંસ્થા અને વર્કશોપના વિશ્લેષણ માટે જવાબદાર હતા. આરએચ, ઓવાય, એમટી, આરએસ આકૃતિઓ અને કોષ્ટકો બનાવવા માટે જવાબદાર હતા. આરએચ, કેવાયએફ, પીપી, ઝેડએચ, ઓવાય, માય, પીડબ્લ્યુ, ટી.એલ., એમ.એ., આર.એસ. દસ્તાવેજના મુસદ્દા અને સંપાદન માટે જવાબદાર હતા.
આ કાર્યની સમીક્ષામાં ફાળો આપવા બદલ સંદેશાવ્યવહારની દવા કેરોલીન મ G કગ્રેગર, ફેબિઓ મોરેઝ અને આદિત્ય બોરકાતીનો આભાર માને છે.