Tất cả chúng ta đều quen thuộc với trí tuệ nhân tạo (AI) dưới góc độ điện ảnh – con người chiến đấu chống lại những cỗ máy giống con người.
Nhưng bất chấp mô tả thông thường này, nơi công nghệ có thể bắt chước tất cả các khía cạnh của ý thức con người (đôi khi thậm chí thay thế trí thông minh của con người), AI đương đại và những phát triển có thể xảy ra trong tương lai gần, khác xa với mô tả này của Hollywood.
Trong khi lời hứa về trí tuệ nhân tạo phóng đại quá mức thúc đẩy trí tuệ máy móc phát triển, AI hiện chỉ có thể mô phỏng một số tác vụ hạn chế của con người.
Hãy nghĩ về lần cuối cùng bạn có một câu hỏi và “Google câu hỏi đó”. Google đã thực hiện một tìm kiếm lớn trong vòng chưa đầy một giây và có thể xác định các tài nguyên quan trọng để trả lời câu hỏi của bạn.
Các mô hình học máy, hiện là cách tiếp cận có ảnh hưởng nhất đến sự phát triển của AI, có thể mô phỏng các tác vụ hạn chế nhưng được thực thi đặc biệt với tính nhất quán không thay đổi.
Nhờ những ưu điểm này, ngành y tế đang phổ biến AI để giúp chăm sóc bệnh nhân hiệu quả hơn, an toàn và hiệu quả hơn, nhưng câu hỏi vẫn là: Liệu thực tế có như vậy không? chúng ta có muốn nó hay không?
AI trong chăm sóc sức khỏe
Vào năm 2019, nhà nghiên cứu giáo dục y tế hàng đầu Ken Masters, Phó Giáo sư Tin học Y tế tại Đại học Sultan Qaboos, Oman, tuyên bố rằng: “Để trở thành một bác sĩ có năng lực, hệ thống AI (trí tuệ nhân tạo) không nhất thiết phải là bác sĩ giỏi nhất trên thế giới. AI chỉ phải tốt hơn sinh viên tốt nghiệp tệ nhất trong lớp của bạn… Nếu AI tốt hơn sinh viên trung bình của bạn, nó đã tốt hơn 50% tất cả các bác sĩ ”.
Trong khi ý nghĩ về việc các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe sử dụng AI có vẻ xa vời, AI đã được tích hợp trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Trong lĩnh vực X quang, AI có tiềm năng chuẩn hóa các giao thức giữa các tổ chức, tăng tính kịp thời của các báo cáo và nâng cao khả năng chẩn đoán.
Cảm biến sinh trắc học có thể giúp theo dõi bệnh nhân ngoại trú kết hợp với việc sử dụng hiệu quả điện thoại thông minh trong phòng ngừa COVID-19, với một ứng dụng được đề xuất có khả năng phân biệt các triệu chứng ho. do COVID-19 với các triệu chứng ho khác.
Với vai trò của giáo dục chăm sóc sức khỏe trong việc đào tạo sinh viên cho công việc y tế trong tương lai, AI đóng vai trò gì trong giáo dục chăm sóc sức khỏe?
Vai trò trong giáo dục
Vào thế kỷ 20, tác giả Arthur C Clarke từng nói: “Người thầy có thể bị thay thế bởi một cỗ máy là điều nên làm!”.
Dự đoán của Clarke đã trở thành hiện thực. Youtube và các công nghệ kỹ thuật số khác gắn liền với các nhà giáo dục và học sinh. Ngày nay, việc các nhà giáo dục chăm sóc sức khỏe hợp tác với công nghệ để cung cấp nền giáo dục đẳng cấp thế giới ngày càng phổ biến.
Giải phẫu học, một ngành khoa học rất nhân văn, thường đi đầu trong các phương pháp học tập sử dụng công nghệ này.
Bất cứ lúc nào, một sinh viên chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng in 3D, thực tế ảo hoặc thực tế tăng cường để hiểu các cấu trúc của cơ thể con người.
Các công nghệ AI mới hơn cũng đang được sử dụng, chẳng hạn như chatbots để giúp sinh viên trả lời các câu hỏi phổ biến của “Google” như: “Dây thần kinh nào cung cấp cấu trúc này?”.
Những đổi mới này đang được triển khai trên tất cả các lĩnh vực đại học, từ giáo dục đến quản trị, với hứa hẹn nâng cao chương trình giảng dạy “lấy người học làm trung tâm”, giảm bớt công việc của học giả. nhà giáo dục và cá nhân hóa quá trình học tập.
Tuy nhiên, những đổi mới này sẽ kéo theo hàng loạt hệ quả khôn lường, nhất là đối với những sinh viên chưa theo kịp hệ thống giáo dục đại học.
Nhóm liên ngành của chúng tôi, bao gồm một nhà giáo dục y tế, một nhà nghiên cứu sức khỏe cộng đồng, một nhà đạo đức y tế và một chuyên gia về công nghệ giáo dục, đã dựa trên một tài liệu rộng hơn để xác định năm trong số những cơ hội và thách thức của việc sử dụng các công cụ AI trong giáo dục chăm sóc sức khỏe.
Một đặc điểm chung của cả năm hạn chế là AI không có khả năng phát hiện tính mới và chấp nhận sự mơ hồ.
Bởi vì sự không chắc chắn – và khả năng chịu đựng sự không chắc chắn là một thuộc tính chính của chăm sóc sức khỏe hiệu quả – rõ ràng là cần tập trung vào khả năng chịu đựng sự không chắc chắn trong giáo dục chăm sóc sức khỏe. sức khỏe, có nghĩa là các nhà giáo dục được giao nhiệm vụ phát triển và triển khai các công cụ AI theo cách cân bằng điểm mạnh của AI về độ chính xác và tính nhất quán với điểm yếu của các công cụ này trong việc thúc đẩy khả năng chịu đựng sự không chắc chắn của người học.
Bài báo của chúng tôi, “Trí tuệ nhân tạo và Giáo dục giải phẫu lâm sàng: Cơ hội và thách thức,” nêu bật những hạn chế mà các nhà giáo dục chăm sóc sức khỏe cần xem xét khi tích hợp AI vào lớp học. học.
Những hạn chế này xuất phát từ sự thiếu linh hoạt điển hình của AI khi đối mặt với sự thay đổi bẩm sinh, sự không chắc chắn và mơ hồ điển hình trong giáo dục và thực hành chăm sóc sức khỏe.
Hình dáng con người có thể thay đổi và đa dạng
AI phụ thuộc vào một tập hợp các giả định có thể tương đối tĩnh.
Bài viết trước của chúng tôi về phổ giới tính và giới tính sinh học thường có trong dân số con người minh họa sự đa dạng giải phẫu tự nhiên có trong dân số loài người, tuy nhiên, công nghệ giáo dục chăm sóc sức khỏe minh họa rõ hơn về các đại diện nhị phân của giới tính và chủ yếu là một kiểu hình duy nhất (ví dụ: người lớn khỏe mạnh và cường tráng lối sống, màu da chủ yếu là sáng).
Làm thế nào để chúng ta xây dựng AI trong giáo dục chăm sóc sức khỏe để tăng cơ hội cho sinh viên nhận thức về sự đa dạng và biến đổi của giải phẫu người?
Thực hành chăm sóc sức khỏe là không xác định
Các chương trình giảng dạy chăm sóc sức khỏe ngày nay ngày càng tập trung vào việc kết hợp kiến thức thiết yếu với các kỹ năng thực hành chăm sóc sức khỏe bắt buộc, bao gồm đạo đức nghề nghiệp, kỹ năng con người, nhận thức và lý thuyết đạo đức.
Mặc dù AI có thể mang lại hiệu quả cao trong việc trình bày nền tảng chăm sóc sức khỏe, nhưng nó không hữu ích lắm (và thậm chí có thể gây bất lợi) trong việc phát triển các kỹ năng thực hành. trong việc chăm sóc sức khỏe.
Vậy khi nào tích hợp AI sẽ thay đổi sự cân bằng giữa con người trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và khả năng tái tạo và độ cứng của AI?
AI tập trung vào tiêu chuẩn hóa và dựa trên các tập dữ liệu thiên vị
Nhiều công cụ AI được phát triển từ các tập dữ liệu phản ánh những thành kiến hiện có trong chăm sóc sức khỏe. Ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy AI không chỉ kéo dài những bất bình đẳng này mà còn làm trầm trọng thêm chúng.
Tùy thuộc vào cách công nghệ AI được tích hợp vào lớp học, các công cụ AI có thể duy trì sự thiên vị, ví dụ: Có giọng nói như một “phụ nữ da trắng” thân thiện và thân thiện, điều này có thể tạo ra nhận thức của học sinh rằng “phục vụ người khác” là vai trò của một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe nữ .
Làm thế nào để chúng ta tích hợp hiệu quả công nghệ AI vào giáo dục chăm sóc sức khỏe một cách tổng thể và không thiên vị?
Hỗ trợ sinh viên đa dạng và được cá nhân hóa
Trong khi AI có thể thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại như chấm điểm, giải quyết các câu hỏi chung của giáo trình hoặc theo dõi việc tham dự, những nhiệm vụ lặp đi lặp lại này đôi khi có thể là một dấu hiệu quan trọng. quan trọng để các nhà giáo dục “nhúng tay vào”.
Thách thức ở đây là mức độ mà chúng ta “đặt niềm tin” vào AI để đưa ra quyết định, thay vì các nhà giáo dục con người.
Đâu là sự cân bằng phù hợp giữa giáo dục do AI dẫn dắt và giáo dục chăm sóc sức khỏe do con người dẫn dắt?
Cách học sinh tham gia vào việc học có thể thay đổi
Các biến hạn chế mà các công cụ AI dựa vào có thể dẫn đến báo cáo thấp về mức độ tham gia của sinh viên. AI dựa trên sự tương tác của sinh viên với các nền tảng để có thể thu thập dữ liệu để phân tích.
Nhiều sinh viên thích sử dụng các phương pháp tiếp cận “ngoại tuyến” để học hoặc các phương pháp khác với các phương pháp mà AI được lập trình để nhận dạng. Điều này có thể dẫn đến báo cáo sai lệch về sự tham gia của học sinh bởi hệ thống AI.
Làm thế nào để AI, phụ thuộc vào một tập hợp các biến số được tiêu chuẩn hóa và giới hạn để báo cáo, có thể được sử dụng hiệu quả để đánh giá việc học tập của học sinh?
Máy cân bằng với con người
Mặc dù những hạn chế này có vẻ khó khắc phục, chúng tôi vẫn đề xuất một số giải pháp để tích hợp AI vào giáo dục đại học một cách thận trọng và chu đáo.
Tăng cường tính minh bạch về thời điểm và cách thức sử dụng AI cũng như những hạn chế của việc sử dụng AI trong một số bối cảnh nhất định.
Đảm bảo sự đa dạng về nguồn gốc và chuyên môn của nhà phát triển để những người sẽ sử dụng công nghệ trong giảng dạy hoặc thực hành chăm sóc sức khỏe và những người có quyết định bị ảnh hưởng bởi công cụ AI, chẳng hạn như sinh viên và bệnh nhân, đều có liên quan.
Xây dựng các công cụ giáo dục chăm sóc sức khỏe bằng AI bao gồm và truyền tải sự không chắc chắn, đa dạng và biến đổi tự nhiên (và có liên quan đến lâm sàng!) Được thể hiện trong các quần thể người.
Nâng cao nhận thức và chuyên môn của các nhà giáo dục AI thông qua phát triển chuyên môn và hỗ trợ nhận thức của họ về nơi đồng ý hoặc không đồng ý với các đề xuất AI.
Xây dựng một chương trình giảng dạy có mục đích kết hợp thời gian không có AI để cho phép sinh viên phát triển các kỹ năng con người của họ.
Phát triển các công cụ giáo dục AI nhằm hỗ trợ chứ không phải thay thế các nhà giáo dục.
Chúng tôi khuyến khích tất cả các tổ chức giáo dục cung cấp các khóa học và hỗ trợ cho các nhà giáo dục, đồng thời điều chỉnh việc lạm dụng các công cụ giáo dục AI “mới và sáng bóng” hơn là
Điều này sẽ đảm bảo tất cả học sinh đều được hưởng lợi từ các công cụ giáo dục AI, không chỉ một nhóm nhất định.
