教育人工智能 (AI) 工作组成员 Joseph Anthony 博士 (联合主席),卫生职业副院长 Adrian Yee 博士 (联合主席),UGME 课程主任 Vincent Arockiasamy 博士,UGME 评估主任 Heather Buckley 博士,教师发展副院长 Niki Giannopoulos,FLEX 课程经理 Yan Gao,研究生和博士后教育办公室教育和进步协调员 Joana Gil-Mohapel 博士,UGME 一年级和二年级副主任 Olivia Hunter,医学生 June Jun,图书管理员 Niyati Kasana,省级学习者评估团队经理 Alice Mui 博士,省级 FLEX 和奖学金基金会联合主任 Gary Rosborough,数字解决方案副主任 Ferroz Sekandapoor,模拟技术专家 Rita Shah 博士。助理院长 VFMP Ravi Sidhu 博士,PGME 副院长 Miriam Spering 博士,研究生院副院长 Heather Yule 博士。FLEX 和奖学金基金会联合主任 日期:2024 年 5 月 31 日 2024 年 9 月 4 日在系主任和学院院长会议上批准
人工智能 (AI) 技术有望改变医疗保健 1 。当代人工智能的支柱是机器学习,它涉及在大型数据集上训练算法,以根据输入预测适当的输出 2,3 。人工智能已应用于诊断测试的解释、预测和风险评估以及从电子病历中挖掘信息。临床人工智能算法已证明能够比专家临床医生团队更准确地检测出黑色素瘤 4 ,根据视网膜 CT 图像提前数年预测痴呆症风险 5 ,并根据在明显正常窦性心律下记录的心电图正确识别患有心房颤动的个体 6 。人工智能在提高文书效率(例如图表、账单、日程安排)方面的前景也预计将对医生改善直接患者护理的能力产生深远影响 7,8 。2017 年,加拿大成为全球第一个宣布 AI 国家战略的国家,在五年内投资 1.25 亿美元,在埃德蒙顿、多伦多和蒙特利尔建立卓越中心 9 。2019 年,联邦政府又投资 4900 万美元,推出“数字健康与发现平台”,将健康数据链接起来,用于全加拿大的 AI 研究 10 。鉴于 AI 发展的快速步伐和监管部门的快速审批 11 ,医院环境中正在开发许多 AI 算法,用于不同的应用,例如改进对诊断成像的解释 12 和新生儿败血症的早期检测 13 。截至 2020 年 2 月,已有 35 种 AI 算法获得 FDA 批准在美国用于临床 11 。随着 AI 临床实用性的提高,我们相信医生将越来越多地被期望与 AI 合作 14 。为了充分发挥 AI 在医学领域的优势并降低其风险,本立场文件主张将 AI 能力纳入加拿大各地的本科医学教育 (UGME) 计划。