AI var būt spēcīgs aizvietotājs nākamās paaudzes medicīnas studentiem

AI var būt spēcīgs aizvietotājs nākamās paaudzes medicīnas studentiem

Arvien akūtā ķirurgu trūkuma dēļ mākslīgais intelekts varētu palīdzēt aizpildīt šo plaisu, apmācot medicīnas studentus praktizēt ķirurģiskas metodes.

Jauns rīks, kura pamatā ir pieredzējušu ķirurgu darba video, piedāvā studentiem personalizētus padomus reāllaikā, kad viņi praktizē šūšanu. Sākotnējie eksperimenti liecina, ka AI var būt spēcīgs skolotāju aizstājējs pieredzējušākiem studentiem.

"Esam izšķirošā brīdī. Pakalpojumu sniedzēju trūkums kļūst arvien sliktāks, un mums ir jāatrod jauni veidi, kā nodrošināt vairāk un labākas prakses iespējas. Šobrīd ķirurgam, kuram jau tā trūkst laika, ir jāierodas un jāskatās, kā studenti praktizē, novērtē viņus un sniedz viņiem detalizētu atgriezenisko saiti - tas vienkārši nav mērogojams," sacīja vadošais autors Mathias Unberath, cilvēku medicīnas eksperts, kurš mijiedarbojas ar mākslīgo intelektu. "Nākamā labākā lieta varētu būt mūsu izskaidrojamais AI, kas parāda studentiem, kā viņu darbs atšķiras no pieredzējušu ķirurgu darba."

Džona Hopkinsa universitātē izstrādātā revolucionārā tehnoloģija nesen tika prezentēta un atzīta Starptautiskajā konferencē par medicīnisko attēlu skaitļošanu un datorizētu iejaukšanos.

Pašlaik daudzi medicīnas studenti skatās video, kur eksperti veic operācijas, un mēģina atdarināt redzēto. Ir pat esošie mākslīgā intelekta modeļi, kas novērtē studentus, taču Unberath saka, ka tie neatbilst, jo tie nestāsta studentiem, ko viņi dara pareizi vai nepareizi.

"Šie modeļi var pateikt, vai jums ir augstas vai zemas spējas, taču viņiem ir grūti pateikt, kāpēc," viņš teica. "Ja mēs vēlamies nodrošināt jēgpilnu pašmācību, mums jāpalīdz audzēkņiem saprast, uz ko viņiem ir jākoncentrējas un kāpēc."

Komandas modelis ietver tā saukto "izskaidrojamo AI", AI pieeju, kas šajā piemērā novērtē, cik labi students aizver brūci, un pēc tam precīzi pastāsta, kā viņi var uzlaboties.

Komanda apmācīja savu modeli, izsekojot pieredzējušu ķirurgu roku kustībām, kad viņi aizver iegriezumus. Kad skolēni mēģina veikt to pašu uzdevumu, mākslīgais intelekts viņiem nekavējoties nosūta īsziņu, lai informētu, kā viņiem veicās salīdzinājumā ar ekspertu un kā viņi var uzlabot savu tehniku.

Izglītojamie vēlas, lai kāds viņiem objektīvi pastāsta, kā viņi to izdarīja. Mēs varam aprēķināt viņu veiktspēju pirms un pēc procedūras un redzēt, vai viņi tuvojas ekspertu praksei.

Catalina Gomez, vadošā autore, Džona Hopkinsa universitātes datorzinātņu doktorante

Komanda veica pirmo šāda veida pētījumu, lai noskaidrotu, vai skolēni mācās labāk, izmantojot AI vai skatoties videoklipus. Viņi nejauši izvēlējās divpadsmit medicīnas studentus ar pieredzi šūšanā, izmantojot vienu no divām metodēm.

Visi dalībnieki trenējās aizvērt griezumu ar šuvēm. Daži saņēma tūlītēju AI atgriezenisko saiti, bet citi mēģināja salīdzināt savu darbu ar ķirurgu videoklipā. Tad visi atkal mēģināja šūt.

Salīdzinājumā ar studentiem, kuri skatījās videoklipus, daži AI apmācīti studenti mācījās daudz ātrāk ar lielāku pieredzi.

"Dažiem cilvēkiem AI atsauksmēm ir liela ietekme," sacīja Unberath. "Iesācējiem joprojām bija grūtības ar uzdevumu, bet studentiem ar stabilām ķirurģijas zināšanām, kuri ir tikuši, ka viņi var īstenot padomu, bija liela ietekme."

Pēc tam komanda plāno uzlabot modeli, lai padarītu to vieglāk lietojamu. Viņi cer galu galā izveidot versiju, ko skolēni var izmantot mājās.

"Mēs vēlamies nodrošināt datorredzes un mākslīgā intelekta tehnoloģiju, kas ļauj kādam praktizēt savās mājās, izmantojot šūšanas komplektu un viedtālruni," sacīja Unberath. "Tas mums palīdzēs paplašināt izglītību medicīnas jomā. Tas tiešām ir par to, kā mēs varam izmantot šo tehnoloģiju problēmu risināšanai."

Autori ir Lalithkumar Seenivasan, Xinrui Zou; Jeewoo Yoon; Sirui Ču; Ariels Leons; Patriks Krāmers; Ju Čun Ku; Hosē L. Porass; un Masaru Iši, visi no Džona Hopkinsa, un Alehandro Martins-Gomezs no Arkanzasas Universitātes.

Avoti: