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L'applicazioni di l'intelligenza artificiale clinica (AI) crescenu rapidamente, ma i curricula di a scola medica esistenti offrenu un insegnamentu limitatu chì copre stu spaziu.Quì descrivimu un cursu di furmazione di intelligenza artificiale chì avemu sviluppatu è furnitu à i studienti medichi canadiani è facemu cunsiglii per a furmazione futura.
L'intelligenza artificiale (AI) in medicina pò migliurà l'efficienza di u locu di travagliu è aiutà à a decisione clinica.Per guidà in modu sicuru l'usu di l'intelligenza artificiale, i medichi devenu avè una certa comprensione di l'intelligenza artificiale.Parechji cumenti favurizanu l'insignamentu di cuncetti AI1, cume spiegà mudelli AI è prucessi di verificazione2.Tuttavia, pochi piani strutturati sò stati implementati, soprattuttu à u livellu naziunale.Pinto dos Santos et al.3.263 studienti medichi sò stati indagati è 71% accunsenu chì avianu bisognu di furmazione in intelligenza artificiale.L'insignamentu di l'intelligenza artificiale à un publicu medico richiede un disignu attentu chì combina cuncetti tecnichi è micca tecnichi per i studienti chì spessu anu una vasta cunniscenza previa.Descrivimu a nostra sperienza chì furnisce una seria di workshop AI à trè gruppi di studenti di medicina è facemu cunsiglii per l'educazione medica futura in AI.
U nostru attellu di Introduzione à l'Intelligenza Artificiale in Medicina di cinque settimane per i studienti di medicina hè statu tenutu trè volte trà ferraghju 2019 è aprile 2021. Un calendariu per ogni attellu, cù una breve descrizzione di i cambiamenti à u corsu, hè mostratu in Figura 1. U nostru corsu hà trè obiettivi di apprendimentu primariu: i studienti capiscenu cumu e dati sò trattati in applicazioni di intelligenza artificiale, analizà a literatura di intelligenza artificiale per applicazioni cliniche, è prufittà di l'opportunità di cullaburazione cù ingegneri chì sviluppanu intelligenza artificiale.
U blu hè u tema di a conferenza è u blu chjaru hè u periodu interattivu di dumande è risposte.A sezione grisa hè u focu di a breve revisione di a literatura.E rùbbriche aranciu sò studii di casu selezziunati chì descrizanu mudelli o tecniche di intelligenza artificiale.Green hè un cursu di prugrammazione guidatu cuncepitu per insegnà l'intelligenza artificiale per risolve i prublemi clinichi è valutà mudelli.U cuntenutu è a durata di l'attellu varianu secondu una valutazione di i bisogni di i studienti.
U primu attellu hè statu tenutu à l'Università di a Columbia Britannica da ferraghju à aprile 2019, è tutti i participanti 8 anu datu feedback pusitivu4.A causa di COVID-19, u secondu attellu hè statu tenutu virtualmente in uttrovi-nuvembre 2020, cù 222 studenti di medicina è 3 residenti di 8 scole di medicina canadiana chì si registranu.I slides di presentazione è u codice sò stati caricati in un situ d'accessu apertu (http://ubcaimed.github.io).U feedback chjave da a prima iterazione era chì e lezioni eranu troppu intensi è u materiale troppu teoricu.Servisce i sei fusi orari differenti di u Canada pone sfide supplementari.Cusì, u secondu attellu accurtò ogni sessione à 1 ora, simplificò u materiale di u cursu, aghjunghjenu più studii di casu, è hà creatu prugrammi di u boilerplate chì permettenu à i participanti di cumplettà i frammenti di codice cù un debugging minimu (Box 1).I feedback chjave da a seconda iterazione includenu feedback pusitivi nantu à l'esercizii di prugrammazione è una dumanda per dimustrà a pianificazione per un prughjettu di apprendimentu di macchina.Dunque, in u nostru terzu attellu, tenutu virtualmente per 126 studienti medichi in marzu-aprile 2021, avemu inclusu più esercizii di codificazione interattivi è sessioni di feedback di prughjettu per dimustrà l'impattu di l'usu di cuncetti di attellu nantu à i prughjetti.
Analisi di dati: Un campu di studiu in statistiche chì identifica mudelli significati in dati analizendu, trasfurmendu è cumunicà mudelli di dati.
Data mining: u prucessu di identificà è estrazione di dati.In u cuntestu di l'intelligenza artificiale, questu hè spessu grande, cù parechje variàbili per ogni mostra.
Riduzzione di dimensionalità: U prucessu di trasfurmà e dati cù parechje caratteristiche individuali in menu caratteristiche, mentre cunservà e proprietà impurtanti di u settore di dati originale.
Caratteristiche (in u cuntestu di l'intelligenza artificiale) : pruprietà misurabili di una mostra.Spessu usatu intercambiablemente cù "proprietà" o "variable".
Gradient Activation Map: Una tecnica utilizata per interpretà mudelli di intelligenza artificiale (in particulare e rete neurali cunvoluzionali), chì analizeghja u prucessu di ottimisazione di l'ultima parte di a reta per identificà e regioni di dati o imagine chì sò assai predittivi.
Mudellu Standard: Un mudellu AI esistente chì hè statu pre-addestratu per fà funzioni simili.
Testing (in u cuntestu di l'intelligenza artificiale): osservà cumu un mudellu esegue un compitu utilizendu dati chì ùn hà micca scontru prima.
Training (in u cuntestu di l'intelligenza artificiale): Fornisce un mudellu cù dati è risultati in modu chì u mudellu aghjusta i so paràmetri interni per ottimisà a so capacità di realizà e so attività cù novi dati.
Vector: matrice di dati.In l'apprendimentu automaticu, ogni elementu di array hè di solitu una caratteristica unica di u sample.
A Tabella 1 elenca l'ultimi corsi per aprile 2021, cumpresi obiettivi di apprendimentu mirati per ogni tema.Stu attellu hè destinatu à quelli chì sò novi à u livellu tecnicu è ùn necessitanu micca cunniscenze matematiche oltre u primu annu di un diploma di medicina.U corsu hè statu sviluppatu da 6 studienti di medicina è 3 maestri cun gradi avanzati in ingegneria.L'ingegneri sviluppanu a teoria di l'intelligenza artificiale per insegnà, è i studienti medichi studianu materiale clinicamente pertinente.
I workshop includenu lezioni, studii di casu, è prugrammazione guidata.In a prima lettura, rivisemu cuncetti selezziunati di l'analisi di dati in biostatistica, cumprese a visualizazione di dati, a regressione logistica, è a comparazione di statistiche descrittive è induttivi.Ancu s'è l'analisi di dati hè u fundamentu di l'intelligenza artificiale, escludemu temi cum'è data mining, teste di significazione o visualizazione interattiva.Questu era per via di limitazioni di tempu è ancu perchè alcuni studienti di u liceu avianu una furmazione previa in biostatistica è vulianu copre temi più unichi di apprendimentu di macchina.A cunferenza successiva introduce i metudi muderni è discute a formulazione di prublemi AI, vantaghji è limitazioni di mudelli AI, è teste di mudelli.E lezioni sò cumplementate da letteratura è ricerca pratica nantu à i dispositi di intelligenza artificiale esistenti.Enfatizemu e cumpetenze necessarie per valutà l'efficacità è a fattibilità di un mudellu per affruntà e dumande cliniche, cumprese a capiscenu e limitazioni di i dispositi di intelligenza artificiale esistenti.Per esempiu, avemu dumandatu à i studienti di interpretà e linee guida di ferite di a testa pediatrica pruposta da Kupperman et al., 5 chì implementanu un algoritmu di l'arburu di decisione di intelligenza artificiale per determinà se una scansione CT seria utile basatu annantu à l'esame di u duttore.Sottulineemu chì questu hè un esempiu cumuni di AI chì furnisce analitiche predittivi per i medichi per interpretà, invece di rimpiazzà i medichi.
In l'esempii di prugrammazione di bootstrap open source dispunibili (https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/programming_examples), dimustremu cumu fà analisi di dati esploratori, riduzzione di dimensionalità, caricamentu di mudelli standard è furmazione. .è teste.Utilizemu i quaderni Google Colaboratory (Google LLC, Mountain View, CA), chì permettenu u codice Python per esse eseguitu da un navigatore web.In a figura 2, dà un esempiu di un esercitu di prugrammazione.Questu eserciziu implica a prediczione di malignità utilizendu u Wisconsin Open Breast Imaging Dataset6 è un algoritmu di l'arbre di decisione.
Presente prugrammi in tutta a settimana nantu à temi cunnessi è selezziunate esempi da l'applicazioni AI publicate.L'elementi di prugrammazione sò inclusi solu s'ellu sò cunsiderati pertinenti per furnisce una visione di a pratica clinica futura, cum'è cumu valutà mudelli per determinà s'ellu sò pronti per l'usu in prucessi clinichi.Questi esempi culminate in una applicazione cumpleta di punta à punta chì classifica i tumuri cum'è benigni o maligni basatu nantu à i paràmetri di l'imaghjini medichi.
Eterogeneità di a cunniscenza previa.I nostri participanti variavanu in u so livellu di cunniscenza matematica.Per esempiu, i studienti cù sfondi di ingegneria avanzata cercanu materiale più approfonditu, cum'è cumu fà a so propria trasformazione di Fourier.Tuttavia, discutiri l'algoritmu di Fourier in classa ùn hè micca pussibule perchè esige una cunniscenza approfondita di u processu di signale.
Flussu di presenza.L'assistenza à e riunioni di seguitu hè diminuita, in particulare in formati in linea.Una soluzione pò esse di seguità a presenza è furnisce un certificatu di cumpiimentu.I scoli di medicina sò cunnisciuti per ricunnosce e trascrizioni di l'attività accademica extracurriculare di i studienti, chì ponu incuragisce i studienti à perseguite un diploma.
Disegnu di u corsu: Perchè l'AI copre tanti sottocampi, a selezzione di cuncetti core di prufundità è larghezza adatta pò esse sfida.Per esempiu, a continuità di l'usu di l'arnesi AI da u laboratoriu à a clinica hè un tema impurtante.Mentre copremu a preprocessazione di dati, a creazione di mudelli è a validazione, ùn includemu micca temi cum'è l'analisi di big data, a visualizazione interattiva, o a realizazione di prucessi clinichi AI, invece ci focalizemu nantu à i cuncetti AI più unichi.U nostru principiu guida hè di migliurà l'alfabetizazione, micca e cumpetenze.Per esempiu, capisce cumu un mudellu processa e funzioni di input hè impurtante per l'interpretabilità.Una manera di fà questu hè di utilizà carte d'attivazione di gradiente, chì ponu visualizà quale regioni di e dati sò prevedibili.Tuttavia, questu richiede un calculu multivariatu è ùn pò micca esse introduttu8.Sviluppà una terminologia cumuna era sfida perchè avemu pruvatu à spiegà cumu travaglià cù dati cum'è vettori senza formalismu matematicu.Nota chì i termini diffirenti anu u stessu significatu, per esempiu, in l'epidemiologia, una "caratteristica" hè scritta cum'è "variabile" o "attributu".
Ritenzione di cunniscenze.Perchè l'applicazione di l'AI hè limitata, a misura in quale i participanti conservanu a cunniscenza resta à vede.I curricula di a scola medica si basanu spessu in a ripetizione spaziata per rinfurzà a cunniscenza durante e rotazioni pratiche,9 chì ponu ancu esse applicate à l'educazione AI.
A prufessionalità hè più impurtante chè l'alfabetizazione.A prufundità di u materiale hè cuncepitu senza rigore matematicu, chì era un prublema quandu lanciava corsi clinichi in intelligenza artificiale.In l'esempii di prugrammazione, usemu un prugramma di mudellu chì permette à i participanti di cumplettà i campi è eseguisce u software senza avè da capisce cumu stabilisce un ambiente di prugrammazione cumpletu.
Preoccupazioni riguardanti l'intelligenza artificiale indirizzate: Ci hè una preoccupazione generale chì l'intelligenza artificiale puderia rimpiazzà certi duveri clinichi3.Per affruntà stu prublema, spieghemu e limitazioni di l'IA, cumpresu u fattu chì quasi tutte e tecnulugia AI appruvate da i regulatori necessitanu a supervisione medica11.Enfatizemu ancu l'impurtanza di u preghjudiziu perchè l'algoritmi sò propensi à preghjudiziu, soprattuttu se u settore di dati ùn hè micca diversu12.In cunseguenza, un certu sottogruppu pò esse modellatu in modu incorrectu, purtendu à decisioni cliniche inghjuste.
I risorse sò publicamente dispunibuli: Avemu creatu risorse publicamente dispunibili, cumprese diapositive di lezioni è codice.Ancu se l'accessu à u cuntenutu sincronu hè limitatu per via di i fusi orari, u cuntenutu open source hè un metudu convenientu per l'apprendimentu asincronu postu chì l'expertise AI ùn hè micca dispunibule in tutte e scole mediche.
Cullaburazione interdisciplinaria: Stu attellu hè una joint venture iniziata da studienti di medicina per pianificà corsi inseme cù ingegneri.Questu dimostra opportunità di cullaburazione è lacune di cunniscenza in i dui spazii, chì permettenu à i participanti di capisce u rolu potenziale chì ponu cuntribuisce in u futuru.
Definite e cumpetenze core AI.A definizione di una lista di cumpetenze furnisce una struttura standardizzata chì pò esse integrata in i curricula medichi esistenti basati in cumpetenze.Stu attellu usa attualmente i Livelli di l'Objettivi di Apprendimentu 2 (Comprehension), 3 (Applicazione) è 4 (Analisi) di a Tassonomia di Bloom.Avè risorse à livelli più altu di classificazione, cum'è a creazione di prughjetti, pò rinfurzà più a cunniscenza.Questu hè bisognu di travaglià cù esperti clinichi per determinà cumu i temi AI ponu esse applicati à i flussi di travagliu clinichi è impediscenu l'insignamentu di temi ripetitivi digià inclusi in i curricula medichi standard.
Crea studii di casu cù l'AI.Simile à l'esempii clinichi, l'apprendimentu basatu in casu pò rinfurzà i cuncetti astratti mettendu in risaltu a so rilevanza à e dumande cliniche.Per esempiu, un studiu di attellu hà analizatu u sistema di rilevazione di retinopatia diabetica basata in AI di Google 13 per identificà e sfide longu u percorsu da u laboratoriu à a clinica, cum'è i requisiti di validazione esterni è i percorsi di appruvazioni regulatori.
Utilizà l'apprendimentu esperienziale: e cumpetenze tecniche necessitanu una pratica focalizzata è una applicazione ripetuta per maestru, simile à l'esperienze di apprendimentu rotanti di i stagiari clinichi.Una soluzione potenziale hè u mudellu di aula flipped, chì hè statu rapportatu per migliurà a retenzioni di cunniscenza in l'educazione di l'ingegneria14.In questu mudellu, i studienti rivedenu u materiale teoricu indipindente è u tempu di a classe hè dedicatu à risolve i prublemi attraversu studii di casu.
Scaling per i participanti multidisciplinari: Prevedemu l'adopzione di AI chì implica a cullaburazione in parechje discipline, cumpresi i medichi è i prufessiunali di salute alleati cù diversi livelli di furmazione.Dunque, i curricula ponu esse sviluppati in cunsultazione cù facultà di diversi dipartimenti per adattà u so cuntenutu à e diverse aree di l'assistenza sanitaria.
L'intelligenza artificiale hè high-tech è i so cuncetti core sò ligati à a matematica è l'informatica.A furmazione di u persunale di salute per capisce l'intelligenza artificiale presenta sfide uniche in a selezzione di cuntenutu, a rilevanza clinica è i metudi di consegna.Speremu chì e intuizioni ottenute da i workshop di AI in Education aiutanu i futuri educatori à abbraccià modi innovatori per integrà l'AI in l'educazione medica.
U script di Google Colaboratory Python hè open source è dispunibule à: https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/.
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L'autori ringrazianu Danielle Walker, Tim Salcudin è Peter Zandstra da u Cluster di Ricerca Biomedicale è Intelligenza Artificiale di l'Università di Columbia Britannica per u sustegnu è u finanziamentu.
RH, PP, ZH, RS è MA eranu rispunsevuli di sviluppà u cuntenutu di l'insignamentu di l'attellu.RH è PP eranu rispunsevuli di sviluppà l'esempi di prugrammazione.KYF, OY, MT è PW eranu rispunsevuli di l'urganizazione logistica di u prugettu è l'analisi di l'attellu.RH, OY, MT, RS eranu rispunsevuli di creà e figure è tavule.RH, KYF, PP, ZH, OY, MY, PW, TL, MA, RS sò stati rispunsevuli di scrive è edità u documentu.
Communication Medicine ringrazia Carolyn McGregor, Fabio Moraes è Aditya Borakati per i so cuntributi à a rivista di stu travagliu.
Postu tempu: Feb-19-2024