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人工智能工具在减少医学不确定性方面的潜力以及医学教育的方向
在医学领域，不确定性是与生俱来的。医生每天都需要做出没有完全确定性的决定，无论是了解患者的问题、进行身体检查、解释诊断测试的结果，还是提出治疗计划。造成这种不确定性的原因很广泛，包括对患者缺乏了解、医生个人的局限性以及客观诊断工具的预测能力有限。这种不确定性给提供称职的患者护理带来了重大问题。研究工作和教学旨在减少医学中固有的不确定性。尽管如此，不确定性仍然猖獗。人工智能 (AI) 工具正在迅速发展并融入实践，可能会改变我们应对不确定性的方式。在最强大的形式中，AI 工具可能能够改善疾病、患者信念、价值观和偏好的数据收集，从而为医患沟通留出更多时间。通过使用以前未考虑过的方法，这些工具有可能减少医学中的不确定性，例如由于缺乏临床信息和提供者技能和偏见而产生的不确定性。尽管有这种可能性，但在医疗实践中实施 AI 工具仍面临相当大的阻力。在这篇观点文章中，我们讨论了人工智能对医疗不确定性的影响，并讨论了在医学院和住院医师培训计划中教授使用人工智能工具的实用方法，包括人工智能伦理、现实世界技能和技术能力。
当前人工智能在医疗保健和医学教育中的应用和未来前景：文献综述
人工智能（AI）正在当今生活的各个方面使用。，它在全球医学院使用这项技术的情况下，在医疗保健领域发现了很好的应用。AI在诊断，医学，手术，肿瘤学，放射学，眼科，医学教育和许多其他医学领域等医学领域中发现了多个应用。它有助于以更快，更有效的方式诊断条件，并且使用AI聊天机器人大大增强了学习过程。尽管AI申请提供了好处，例如为医疗保健服务节省了宝贵的时间，但对AI（主要是道德）也有担忧，以及它们可能使人类失业的事实。尽管有这些担忧，但使用AI应用程序进行了许多创新，这对这项技术显示了非常出色的前景。尽管人类在日常生活的每个部分都使用AI，但他们也反对使用它，因为他们认为它最终将来可以取代它们。在本文综述中，将对AI在医疗保健行业和医学教育中的使用进行详细分析，以及其缺点及其未来的前景。
对健康政策/实践/研究/医学教育的影响：妊娠期糖尿病是最常见的代谢并发症
同样，Bombak 等人在 2000 年至 2009 年的一项自我报告队列研究中评估了 37,716 名女性参与者。他们证明，即使没有明显的糖尿病，患有 GDM 的女性比没有糖尿病的女性有更高的微量白蛋白尿和 CKD 1-2 期的发病率。此外，如果这些女性较年轻、非裔美国人、肥胖或患有高血压，她们更有可能患上微量白蛋白尿 (12)。在后来的研究中，Simone 等人使用一项涉及 320 名孕妇的前瞻性队列研究评估了妊娠期血糖异常和当前葡萄糖不耐受对产后三年微量白蛋白尿的影响。与之前的研究相反，在调整风险因素后，当前葡萄糖不耐受，而不是之前的妊娠期血糖异常，是微量白蛋白尿的独立预测因素。他们强调了当前糖尿病前期状态的重要性，并指出伴随的糖尿病前期的混杂效应影响了先前对参与者的研究结果 (13)。
基于多语言模板的医学教育的自动项目生成，由生成人工智能模型Chatgpt和Claude
目的：这项研究有两个主要目的。（1）使用基于模板的自动物品生成（AIG）生成多项选择问题（MCQ），并在评估医学教育中的临床推理技能方面评估这些MCQ的适当性； （2）提出一种使用人工智能（AI）基于现有模型的基于模板的AIG的医学教育中的模型生成新项目模型的方法。方法：这是一项方法论研究。为了第一个目标，我们遵循GIERL的三步基于模板的AIG方法来生成POIRE的MCQ项目。使用结构化形式评估了生成的MCQ的质量。为了第二个目标，我们提出了一个四步过程，用于使用英语中的父模板将其转换为新模板。我们通过使用两个医疗MCQ项目模型在Chatgpt和Claude中实现了此方法。结果：两位专家都发现自动产生的波兰问题清晰，临床声音，适合评估临床推理。关于模板转换，我们的发现表明Chatgpt和Claude能够将项目模型转换为新模型。结论：我们证明了基于模板的AIG成功实施，用于生成基于病例的MCQ，以评估医学教育中的临床推理技能。我们还提出了一种基于AI的方法，用于转换项目模型，以增强基于模板的AIG中的多样性。未来的研究应将AI生成的模型整合到AIG中，评估其考试的性能并探索其在各个领域的使用。
ChatGPT 在 USMLE 上的表现：使用大型语言模型实现人工智能辅助医学教育的潜力 2
是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。 （未经同行评审认证）预印本此版本的版权持有者于 2022 年 12 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.12.19.22283643 doi：medRxiv 预印本
CHATGPT，生成语言模型和人工智能在医学教育中的作用：与Chatgpt的对话和呼吁论文
ChatGpt是由OpenAI于2022年11月30日推出的生成语言模型工具，使公众能够与一台在广泛主题的机器交谈。在2023年1月，Chatgpt吸引了超过1亿用户，使其成为迄今为止增长最快的消费者应用程序。对Chatgpt的采访是对Chatgpt进行更大访谈的第2部分。它提供了Chatgpt当前功能的快照，并说明了医学教育，研究和实践的巨大潜力，但也暗示了当前的问题和局限性。在与JMIR Publications的创始人兼出版商Gunther Eysenbach的对话中，Chatgpt产生了一些有关如何在医学教育中使用聊天机器人的想法。它还说明了其为医学生生成虚拟患者模拟和测验的能力；批评了模拟的医生沟通，并试图总结研究文章（原来是捏造的）；评论了检测机器生成的文本以确保学术完整性的方法；为卫生专业人员生成了一个课程，以了解人工智能（AI）；并帮助起草了在chatgpt的JMIR医学教育中发起的新主题问题论文的呼吁。对话还强调了适当的“提示”的重要性。尽管语言发生器确实偶尔会出现错误，但在受到挑战时会承认这些错误。当Chatgpt捏造的参考文献时，大语模型的众所周知的令人不安的幻觉趋势变得明显。访谈可瞥见Chatgpt的能力和局限性以及AI支持的医学教育的未来。由于这项新技术对医学教育的影响，JMIR医学教育正在发起呼吁新的电子收集和主题问题的论文。论文呼吁的最初草案完全是由Chatgpt生成的，但将由主题问题的人类客人编辑进行编辑。
挠痒痒：将社会情感学习纳入医学教育，以培养善解人意，有弹性和整体发展的医生
关键参数：社会情感学习（SEL）基于社会学习理论，并重点介绍情绪管理，压力管理，同理心和社交技能。通过SEL，学生可以通过观察，与他人互动和模仿他人来发展社会和情感技能。将SEL纳入医学教育将确保医生发展与患者建立积极关系并应对医疗工作的情感需求所必需的社会和情感技能。sel包括六个领域，即认知，情感，社会，价值观，观点和身份域。这六个领域与六个核心能力密切相关。认证医学教育认证委员会（ACGME）指出每个医生都应拥有，这表明SEL的领域在医学教育的背景下高度相关。此外，SEL可以导致同理心的发展，这可以提高医生了解患者的观点和情感的能力以及韧性，这可以使医师能够更有效地应对其工作的需求，并可以导致整体发展，并了解医生对工作和人类工作方面的理解。
标题：利用自体血液构建神经血管组织来模拟大脑活动。
附属机构：1 医学教育与研究研究生院耳鼻咽喉科和头颈外科系，昌迪加尔 160012，印度 2 印度科学研究所生物系统科学与工程中心 (BSSE)，班加罗尔 560012，印度 3 医学教育与研究研究生院血液学系，昌迪加尔 160012，印度 4 医学教育与研究研究生院解剖学系，昌迪加尔 160012，印度 5 医学教育与研究研究生院内分泌学系，昌迪加尔 160012，印度 6 医学教育与研究研究生院生物化学系，昌迪加尔 160012，印度 7 医学教育与研究研究生院肝病学系，昌迪加尔 160012，印度 8 内科系，医学教育与研究研究生院，昌迪加尔 160012，印度 9 中央精密仪器单元 (CSIC)，医学教育与研究研究生院，昌迪加尔 160012，印度 *通信地址：maryada24@yahoo.com 电子邮件：Arora R：rhythmarora100@gmail.com Bhardwaj A：alka.bhardwaj620@gmail.com Panda NK：npanda59@yahoo.co.in S Sinharay：sanhitas@iisc.ac.in Bakshi J：bakshi.jaimanti@pgimer.edu.in RS Virk：virkdoc@hotmail.com SK Munjal：s anjaymunjal1@hotmail.com N Banumathy：n.banumathy@pgimer.edu.in G Nayak： gyaninayak@gmail.com Patro SK：sourabhlipi@hotmail.com A Sharma：anuradha2ks@yahoo.com Das R：das.reena@pgimer.edu.in Gupta T：tulikag11@gmail.com SK Bhadada：bhadadask@rediffmail.com Pal R：rimesh.ben@gmail.com Pal A： pal.arnab@pgimer.edu.in
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