การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้อย่างรวดเร็วในอุดมศึกษาได้สร้างความแตกต่างอย่างชัดเจนระหว่างมหาวิทยาลัยทั่วไปกับคณะแพทยศาสตร์ ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับการเตรียมความพร้อมของบุคลากรทางการแพทย์ในอนาคตสำหรับภูมิทัศน์ทางการแพทย์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในขณะที่มหาวิทยาลัยหลักยอมรับ ChatGPT และเครื่องมือ AI สร้างสรรค์อื่นๆ เป็นทรัพยากรการศึกษาที่จำเป็น การศึกษาทางการแพทย์ยังคงยึดติดกับวิธีการสอนแบบดั้งเดิมที่ให้ความสำคัญกับการท่องจำมากกว่าความคล่องแคล่วในการใช้ AI
 |
|---|
| บุคคลหนึ่งกำลังใช้งาน ChatGPT บนสมาร์ทโฟน แสดงให้เห็นการบูรณาการเครื่องมือ AI ในด้านการศึกษา |
มหาวิทยาลัยนำการบูรณาการ AI ขณะที่การศึกษาทางการแพทย์ยังคงนิ่ง
มหาวิทยาลัยชั้นนำได้เปลี่ยนแปลงแนวทางการศึกษา AI หลังจาก ChatGPT เปิดตัวในปี 2022 ขณะนี้ Duke University มอบผู้ช่วย AI แบบกำหนดเองให้กับนักศึกษาใหม่ทุกคน ในขณะที่ 23 วิทยาเขตของ California State University ให้บริการนักศึกษากว่า 460,000 คนด้วยชุดเครื่องมือ ChatGPT ที่ครอบคลุม สถาบันเหล่านี้ได้ก้าวข้ามความกังวลเบื้องต้นเกี่ยวกับการลอกเลียนแบบและความซื่อสัตย์ทางวิชาการ และยอมรับ AI เป็นทักษะพื้นฐานสำหรับอาชีพในอนาคต
คณะแพทยศาสตร์นำเสนอภาพที่ตรงกันข้าม งานวิจัยล่าสุดจาก Educause เผยให้เห็นว่ามีเพียง 14% ของคณะแพทยศาสตร์ที่พัฒนาหลักสูตร AI สร้างสรรค์อย่างเป็นทางการ เมื่อเปรียบเทียบกับ 60% ของหลักสูตรระดับปริญญาตรี ผู้นำการศึกษาทางการแพทย์ส่วนใหญ่ยังคงมองโมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นเครื่องมือด้านการบริหารมากกว่าเครื่องมือทางคลินิกที่จะเปลี่ยนแปลงการให้บริการสุขภาพอย่างพื้นฐาน
การเปรียบเทียบการนำ AI มาใช้ในการศึกษา
| ประเภทสถาบัน | หลักสูตร AI อย่างเป็นทางการ | ตัวอย่างที่น่าสนใจ |
|---|---|---|
| มหาวิทยาลัย | 60% มีโปรแกรม | Duke : ผู้ช่วย AI แบบกำหนดเองสำหรับนักศึกษาทุกคน |
| โรงเรียนแพทย์ | 14% มีโปรแกรม | Cal State : นักศึกษา 460,000+ คนสามารถเข้าถึง ChatGPT |
 |
|---|
| อินเทอร์เฟซสมาร์ทโฟนที่แสดงถึงเครื่องมือการศึกษาสมัยใหม่ที่มหาวิทยาลัยกำลังนำมาใช้สำหรับการบูรณาการ AI |
ต้นทุนของความเฉื่อยชาทางการศึกษาในการดูแลสุขภาพ
ช่องว่างทางการศึกษานี้มีผลกระทบที่สำคัญต่อการดูแลผู้ป่วย ข้อผิดพลาดทางการแพทย์ในปัจจุบันเป็นสาเหตุของการเสียชีวิตประมาณ 400,000 รายต่อปีจากความผิดพลาดในการวินิจฉัย 250,000 รายจากข้อผิดพลาดทางการแพทย์ที่ป้องกันได้ และ 500,000 รายจากการจัดการโรคเรื้อรังที่ไม่เหมาะสม เครื่องมือ AI สร้างสรรค์ที่สามารถเข้าถึงวรรณกรรมทางการแพทย์ แนวทางปฏิบัติ และแบบอย่างได้ทันที อาจลดสถิติเหล่านี้ได้อย่างมากเมื่อบูรณาการเข้ากับการปฏิบัติทางคลินิกอย่างเหมาะสม
การฝึกอบรมทางการแพทย์ในปัจจุบันเน้นการท่องจำเส้นทางชีวเคมีและข้อเท็จจริงทางการแพทย์ที่คลุมเครือมากกว่าทักษะการแก้ปัญหาเชิงปฏิบัติ การปฏิบัติแบบดั้งเดิมของการ pimping - ที่แพทย์ประจำบ้านถามคำถามนักศึกษาเกี่ยวกับความรู้ทางการแพทย์ที่ลึกซึ้ง - ยังคงแพร่หลายแม้จะถือว่าล้าสมัยในสาขาอาชีพอื่นๆ ส่วนใหญ่ แนวทางนี้ไม่สามารถเตรียมนักศึกษาสำหรับอนาคตที่ผู้ป่วยที่ได้รับการเสริมพลังจาก AI จะมาถึงคลินิกพร้อมกับความเข้าใจที่ซับซ้อนเกี่ยวกับสภาวะของตนเอง
สстатิสติกข้อผิดพลาดทางการแพทย์ (จำนวนผู้เสียชีวิตรายปีใน US )
- ข้อผิดพลาดในการวินิจฉัย: ผู้เสียชีวิต 400,000 ราย
- ข้อผิดพลาดทางการแพทย์ที่ป้องกันได้: ผู้เสียชีวิต 250,000 ราย
- โรคเรื้อรังที่ควบคุมได้ไม่ดี: ผู้เสียชีวิต 500,000 ราย
งานวิจัยเผยความเสี่ยงทางปัญญาของการพึ่งพา AI
ในขณะที่คณะแพทยศาสตร์ถกเถียงเรื่องการบูรณาการ AI งานวิจัยใหม่จาก MIT's Media Lab เน้นผลกระทบทางปัญญาที่อาจเกิดขึ้นจากการพึ่งพา AI อย่างหนัก การศึกษานี้เกี่ยวข้องกับผู้เข้าร่วม 54 คนอายุ 18-39 ปีจากภูมิภาค Boston ตรวจสอบกิจกรรมของสมองระหว่างงานเขียนเรียงความโดยใช้การตรวจสอบคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) ใน 32 พื้นที่ของสมอง
ผู้เข้าร่วมที่ใช้ ChatGPT เป็นประจำในการเขียนเรียงความแสดงระดับการมีส่วนร่วมของสมองที่ต่ำที่สุดและมีผลงานที่ด้อยกว่าอย่างสม่ำเสมอเมื่อเปรียบเทียบกับกลุ่มที่ใช้ Google Search หรือพึ่งพาความสามารถทางปัญญาของตนเองเพียงอย่างเดียว เมื่อผู้ใช้ ChatGPT ถูกขอให้เขียนเรียงความโดยไม่มีความช่วยเหลือจาก AI ในภายหลัง พวกเขาแสดงการเชื่อมต่อทางประสาทที่อ่อนแอกว่าและการจดจำที่ลดลงเมื่อเปรียบเทียบกับผู้เข้าร่วมที่เริ่มต้นทำงานโดยไม่มีเครื่องมือ AI
ผลการศึกษาจาก MIT - การมีส่วนร่วมของสมองแยกตามกลุ่ม
| ประเภทกลุ่ม | การเชื่อมต่อของสมอง | ระดับประสิทธิภาพ |
|---|---|---|
| ใช้สมองเพียงอย่างเดียว | สูงสุด | ประสิทธิภาพดีที่สุด |
| เครื่องมือค้นหา | ปานกลาง | ประสิทธิภาพปานกลาง |
| ผู้ใช้ LLM | ต่ำสุด | ประสิทธิภาพต่ำกว่าอย่างสม่ำเสมอ |
การสร้างสมดุลระหว่างการบูรณาการ AI กับการรักษาความสามารถทางปัญญา
ผลการวิจัยจาก MIT เสริมความกังวลเกี่ยวกับการเสื่อมสลายของทักษะเมื่อ AI มาแทนที่แทนที่จะเสริมความสามารถของมนุษย์ นักวิจัยสังเกตว่าการใช้ LLM เป็นเวลานานส่งผลให้เกิดการลดลงที่วัดได้ของทักษะการเรียนรู้และรูปแบบการเชื่อมต่อของสมอง อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์เหล่านี้ไม่ควรทำให้ท้อใจในการใช้ AI ทั้งหมด แต่ควรให้ข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการบูรณาการเครื่องมือเหล่านี้เข้ากับขั้นตอนการทำงานทางการศึกษาและอาชีพ
ความแตกต่างที่สำคัญอยู่ที่การใช้ AI เพื่อขยายความสามารถมากกว่าการแทนที่ทักษะที่มีอยู่ การใช้ AI สร้างสรรค์เพื่อวิเคราะห์เอกสารที่ยาว สร้างเนื้อหาภาพ หรือประมวลผลชุดข้อมูลที่ซับซ้อนแสดงถึงการเสริมสร้างความสามารถ ในทางตรงกันข้าม การพึ่งพา AI สำหรับงานเช่น การเขียนอีเมล รายงาน หรือเรียงความที่บุคคลสามารถทำได้อย่างอิสระมีความเสี่ยงต่อการเสื่อมสลายของทักษะ
การทำให้การศึกษาทางการแพทย์ทันสมัยสำหรับการดูแลสุขภาพที่เสริมด้วย AI
นักการศึกษาทางการแพทย์ที่มีวิสัยทัศน์ข้างหน้าเสนอการปฏิรูปหลักสูตรอย่างครอบคลุมเพื่อเตรียมนักศึกษาสำหรับการปฏิบัติทางคลินิกที่บูรณาการ AI การเปลี่ยนแปลงที่แนะนำรวมถึงโปรแกรมการฝึกอบรมคณาจารย์เพื่อให้มั่นใจว่าผู้สอนเข้าใจความสามารถและข้อจำกัดของ AI ก่อนที่จะสอนนักศึกษา การหมุนเวียนทางคลินิกจะรวมแบบฝึกหัดที่นักศึกษาร่วมมือกับเครื่องมือ AI ในการวินิจฉัยแยกโรค เปรียบเทียบการให้เหตุผลของพวกเขากับความเป็นไปได้ที่ AI สร้างขึ้นในขณะที่รักษาทักษะการคิดเชิงวิพากษ์
สถานการณ์การฝึกอบรมที่เสนอรวมถึงการใช้ AI สำหรับการจัดการโรคเรื้อรัง ที่นักศึกษาพัฒนาแผนการดูแลที่เน้นผู้ป่วยเป็นศูนย์กลางโดยรวมอุปกรณ์ตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI และทรัพยากรการศึกษา แบบฝึกหัดเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเสริมสร้างการคิดเชิงวิเคราะห์ในขณะที่สอนนักศึกษาให้ใช้ AI เป็นเครื่องมือร่วมมือมากกว่าการแทนที่การตัดสินใจทางคลินิก
ความเสี่ยงของการเปลี่ยนแปลงทางการศึกษา
เนื่องจากความสามารถของ AI สร้างสรรค์ยังคงเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุกปี นักศึกษาแพทย์ที่เข้าสู่การปฏิบัติในอีกห้าปีจะพบกับเครื่องมือ AI ที่มีพลังมากกว่าโมเดลปัจจุบัน 32 เท่า หากไม่มีการฝึกอบรมที่เหมาะสม บุคลากรทางการแพทย์มีความเสี่ยงที่จะไม่พร้อมสำหรับการนำ AI ทางคลินิกมาใช้ ซึ่งอาจทำให้การตัดสินใจเหล่านี้ตกอยู่ในมือของบริษัทที่มุ่งเน้นผลกำไรและบริษัทการลงทุนเอกชนที่อาจให้ความสำคัญกับการลดต้นทุนมากกว่าคุณภาพการดูแลผู้ป่วย
ความแตกต่างระหว่างการยอมรับ AI ของมหาวิทยาลัยและคณะแพทยศาสตร์สะท้อนคำถามที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับการศึกษาวิชาชีพในยุค AI ในขณะที่มหาวิทยาลัยเตรียมนักศึกษาสำหรับอาชีพที่บูรณาการ AI ในทุกอุตสาหกรรม ความต้านทานต่อการเปลี่ยนแปลงของการศึกษาทางการแพทย์อาจทำให้แพทย์ในอนาคตไม่พร้อมอย่างเพียงพอสำหรับรูปแบบการให้บริการสุขภาพที่เปลี่ยนแปลงไป ที่ผู้ป่วยที่ได้รับการเสริมพลังจาก AI และการวินิจฉัยที่ช่วยเหลือด้วย AI กลายเป็นการปฏิบัติมาตรฐาน