يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون معلمًا بديلاً قويًا للجيل القادم من طلاب الطب

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون معلمًا بديلاً قويًا للجيل القادم من طلاب الطب

ومع النقص الحاد المتزايد في عدد الجراحين، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في سد هذه الفجوة من خلال تدريب طلاب الطب على ممارسة التقنيات الجراحية.

أداة جديدة تعتمد على مقاطع فيديو لجراحين ذوي خبرة في العمل تقدم للطلاب نصائح شخصية في الوقت الفعلي أثناء ممارستهم للخياطة. تشير التجارب الأولية إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون معلمًا بديلاً قويًا للطلاب الأكثر خبرة.

"نحن في وقت حرج. النقص في مقدمي الخدمات يزداد سوءًا ونحن بحاجة إلى إيجاد طرق جديدة لتوفير فرص أكثر وأفضل للممارسة. في الوقت الحالي، يجب على الجراح المعالج، الذي ليس لديه الوقت الكافي بالفعل، أن يأتي ويشاهد الطلاب وهم يمارسون، ويقيمهم ويعطيهم تعليقات مفصلة - وهذا ببساطة غير قابل للتطوير،" قال المؤلف الرئيسي ماتياس أونبراث، خبير في الطب بمساعدة الذكاء الاصطناعي الذي يركز على كيفية تفاعل البشر مع الذكاء الاصطناعي. "قد يكون أفضل شيء تالي هو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير والذي يوضح للطلاب كيف يختلف عملهم عن عمل الجراحين ذوي الخبرة."

تم مؤخرًا تقديم التكنولوجيا الرائدة التي تم تطويرها في جامعة جونز هوبكنز والاعتراف بها في المؤتمر الدولي لحوسبة الصور الطبية والتدخل بمساعدة الكمبيوتر.

حاليًا، يشاهد العديد من طلاب الطب مقاطع فيديو لخبراء يقومون بإجراء عمليات جراحية ويحاولون تقليد ما يرونه. توجد أيضًا نماذج ذكاء اصطناعي تعمل على تقييم الطلاب، لكن أونبراث يقول إنها تقصر عن ذلك لأنها لا تخبر الطلاب بما يفعلونه بشكل صحيح أو خاطئ.

وقال: "يمكن لهذه النماذج أن تخبرك ما إذا كانت لديك قدرة عالية أو منخفضة، لكنها تجد صعوبة في إخبارك بالسبب". "إذا أردنا تمكين التدريب الذاتي الهادف، فنحن بحاجة إلى مساعدة المتعلمين على فهم ما يحتاجون إلى التركيز عليه ولماذا."

يتضمن نموذج الفريق ما يسمى بـ "الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير"، وهو نهج للذكاء الاصطناعي يقوم - في هذا المثال - بتقييم مدى نجاح الطالب في إغلاق الجرح ثم إخباره بالضبط كيف يمكنه التحسن.

وقام الفريق بتدريب نموذجهم من خلال تتبع حركات أيدي الجراحين ذوي الخبرة أثناء إغلاق الشقوق. عندما يحاول الطلاب تنفيذ نفس المهمة، يرسل لهم الذكاء الاصطناعي رسالة نصية على الفور لإعلامهم بكيفية أدائهم مقارنة بالخبير وكيف يمكنهم تحسين أسلوبهم.

يريد المتعلمون أن يخبرهم شخص ما بموضوعية كيف فعلوا ذلك. يمكننا حساب أدائهم قبل وبعد الإجراء ومعرفة ما إذا كانوا يقتربون من ممارسة الخبراء.

كاتالينا جوميز، مؤلفة رئيسية وطالبة دكتوراه في علوم الكمبيوتر بجامعة جونز هوبكنز

أجرى الفريق دراسة هي الأولى من نوعها لمعرفة ما إذا كان الطلاب يتعلمون بشكل أفضل من خلال الذكاء الاصطناعي أو من خلال مشاهدة مقاطع الفيديو. قاموا بشكل عشوائي بتعيين اثني عشر طالب طب من ذوي الخبرة في الخياطة باستخدام إحدى الطريقتين.

تدرب جميع المشاركين على إغلاق الشق بالغرز. تلقى البعض ردود فعل فورية من الذكاء الاصطناعي، بينما حاول آخرون مقارنة عملهم بعمل جراح في مقطع فيديو. ثم حاول الجميع الخياطة مرة أخرى.

بالمقارنة مع الطلاب الذين شاهدوا مقاطع الفيديو، تعلم بعض الطلاب المدربين على الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع بكثير مع المزيد من الخبرة.

قال أونبراث: "بالنسبة لبعض الأشخاص، يكون لتعليقات الذكاء الاصطناعي تأثير كبير". "لا يزال المبتدئون يواجهون صعوبة في هذه المهمة، لكن الطلاب ذوي المعرفة الجراحية القوية والذين وصلوا إلى المرحلة التي يمكنهم فيها تنفيذ النصيحة كان لهم تأثير كبير."

وبعد ذلك، يخطط الفريق لتحسين النموذج لتسهيل استخدامه. إنهم يأملون في النهاية في إنشاء نسخة يمكن للطلاب استخدامها في المنزل.

وقال أونبيراث: "نريد توفير رؤية حاسوبية وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي تسمح لأي شخص بالتدرب من منزله المريح باستخدام مجموعة أدوات الخياطة والهاتف الذكي". "سيساعدنا هذا على توسيع التعليم في المجال الطبي. الأمر يتعلق حقًا بكيفية استخدام هذه التكنولوجيا لحل المشكلات."

من بين المؤلفين لاليثكومار سينيفاسان، وزينروي زو؛ جيو يون؛ سيروي تشو؛ أرييل ليون؛ باتريك كرامر؛ يو تشون كو؛ خوسيه ل. بوراس؛ وماسارو إيشي، وجميعهم من جامعة جونز هوبكنز، وأليخاندرو مارتن جوميز من جامعة أركنساس.

مصادر: