คณะแพทยศาสตร์ล้าหลังมหาวิทยาลัยในการบูรณาการ AI ขณะที่งานวิจัยชี้ความเสี่ยงต่อการคิดเชิงวิพากษ์

ทีมบรรณาธิการ BigGo
คณะแพทยศาสตร์ล้าหลังมหาวิทยาลัยในการบูรณาการ AI ขณะที่งานวิจัยชี้ความเสี่ยงต่อการคิดเชิงวิพากษ์

การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้อย่างรวดเร็วในอุดมศึกษาได้สร้างความแตกต่างอย่างชัดเจนระหว่างมหาวิทยาลัยทั่วไปกับคณะแพทยศาสตร์ ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับการเตรียมความพร้อมของบุคลากรทางการแพทย์ในอนาคตสำหรับภูมิทัศน์ทางการแพทย์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในขณะที่มหาวิทยาลัยหลักยอมรับ ChatGPT และเครื่องมือ AI สร้างสรรค์อื่นๆ เป็นทรัพยากรการศึกษาที่จำเป็น การศึกษาทางการแพทย์ยังคงยึดติดกับวิธีการสอนแบบดั้งเดิมที่ให้ความสำคัญกับการท่องจำมากกว่าความคล่องแคล่วในการใช้ AI

บุคคลหนึ่งกำลังใช้งาน ChatGPT บนสมาร์ทโฟน แสดงให้เห็นการบูรณาการเครื่องมือ AI ในด้านการศึกษา
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
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