AI võib olla võimas asendusõpetaja järgmise põlvkonna arstitudengite jaoks

AI võib olla võimas asendusõpetaja järgmise põlvkonna arstitudengite jaoks

Kirurgide üha teravama puuduse tõttu võiks tehisintellekt aidata seda lünka täita, juhendades arstitudengeid kirurgilisi tehnikaid praktiseerima.

Uus tööriist, mis põhineb videotel kogenud kirurgidest tööl, pakub õpilastele õmblemist harjutades reaalajas isikupärastatud nõuandeid. Esialgsed katsed näitavad, et tehisintellekt võib olla võimas asendusõpetaja kogenumatele õpilastele.

"Meil on otsustav aeg. Teenuseosutajate nappus süveneb ja me peame leidma uusi viise, kuidas pakkuda rohkem ja paremaid praktikavõimalusi. Praegu peab ravikirurg, kellel niigi aega napib, tulema ja vaatama üliõpilaste harjutamist, hindama neid ja andma neile üksikasjalikku tagasisidet – see pole lihtsalt skaleeritav," ütles juhtivautor Mathias Unberath, tehisintellektiga tegelev inimmeditsiini ekspert. "Järgmine parim asi võib olla meie seletatav AI, mis näitab õpilastele, kuidas nende töö erineb kogenud kirurgide tööst."

Johns Hopkinsi ülikoolis välja töötatud murrangulist tehnoloogiat esitleti hiljuti ja tunnustati rahvusvahelisel meditsiinilise kujutise arvutamise ja arvutipõhise sekkumise konverentsil.

Praegu vaatavad paljud arstitudengid videoid, kus eksperdid teevad operatsioone ja püüavad nähtut jäljendada. On isegi olemasolevaid tehisintellekti mudeleid, mis hindavad õpilasi, kuid Unberathi sõnul jäävad need alla, kuna nad ei ütle õpilastele, mida nad teevad õigesti või valesti.

"Need mudelid võivad teile öelda, kas teil on kõrge või madal võime, kuid neil on raske öelda, miks," ütles ta. "Kui tahame võimaldada sisukat enesekoolitust, peame aitama õppijatel mõista, millele nad peavad keskenduma ja miks."

Meeskonna mudel hõlmab niinimetatud "seletatavat tehisintellekti", mis on AI-lähenemine, mis selles näites hindab, kui hästi õpilane haava sulgeb, ja seejärel ütleb neile täpselt, kuidas nad saavad end parandada.

Meeskond koolitas oma mudelit, jälgides kogenud kirurgide käte liikumist sisselõikeid sulgedes. Kui õpilased proovivad sama ülesannet täita, saadab tehisintellekt neile kohe teksti, et anda teada, kuidas neil läks võrreldes eksperdiga ja kuidas nad saavad oma tehnikat täiustada.

Õppijad tahavad, et keegi räägiks neile objektiivselt, kuidas nad seda tegid. Saame arvutada nende jõudluse enne ja pärast protseduuri ning näha, kas nad lähenevad ekspertpraktikale.

Catalina Gomez, juhtiv autor, Johns Hopkinsi ülikooli arvutiteaduse doktorant

Meeskond viis läbi esmakordse omalaadse uuringu, et välja selgitada, kas õpilased õpivad paremini tehisintellekti kaudu või videoid vaadates. Nad määrasid juhuslikult kaksteist meditsiiniüliõpilast, kellel oli kogemusi õmblemisel, kasutades ühte kahest meetodist.

Kõik osalejad harjutasid sisselõike sulgemist õmblustega. Mõned said kohese tehisintellekti tagasisidet, teised aga proovisid võrrelda oma tööd kirurgiga videos. Seejärel proovisid kõik uuesti õmmelda.

Võrreldes õpilastega, kes vaatasid videoid, õppisid mõned AI-koolitatud õpilased suurema kogemusega palju kiiremini.

"Mõnede inimeste jaoks on AI tagasisidel suur mõju, " ütles Unberath. "Algajatel oli ülesandega endiselt raskusi, kuid tugevate kirurgiaalaste teadmistega õpilastel, kes on jõudnud nõuannete rakendamiseni, oli suur mõju."

Järgmisena kavatseb meeskond mudelit täiustada, et seda oleks lihtsam kasutada. Nad loodavad lõpuks luua versiooni, mida õpilased saavad kodus kasutada.

"Soovime pakkuda arvutinägemise ja tehisintellekti tehnoloogiat, mis võimaldab kellelgi õmblemiskomplekti ja nutitelefoniga mugavalt oma kodus harjutada," ütles Unberath. "See aitab meil laiendada haridust meditsiinivaldkonnas. See on tegelikult see, kuidas saame seda tehnoloogiat probleemide lahendamiseks kasutada."

Autorid on Lalithkumar Seenivasan, Xinrui Zou; Jeewoo Yoon; Sirui Chu; Ariel Leon; Patrick Kramer; Yu Chun Ku; Jose L. Porras; ja Masaru Ishii, kõik Johns Hopkinsist ja Alejandro Martin-Gomez Arkansase ülikoolist.

Allikad: