Maschinelles Lernen muss in die Medizinausbildung integriert werden, sagen Experten
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Obwohl es deutliches Interesse an der Nutzung von durch maschinelle Lern(ML)-Algorithmen gesteuerter künstlicher Intelligenz (KI) innerhalb des Gesundheitssektors gibt, sagen Experten, Lehrprogramme „haben es noch nicht heraus“, Studenten und Auszubildende in dieser aufstrebenden Technologie zu unterrichten.
In einem neuen Artikel, der in NPJ Digital Medicine veröffentlicht wurde, diskutierten Vijaya B. Kolachalama und Priya S. Garg von der Medizinischen Fakultät der Boston University das jüngste Wachstum von ML und vertreten die Ansicht, behördliche Zulassungen von KI-gesteuerten Companion Diagnostics und anderen Produkten seien „Ausblicke auf eine Zukunft, in der diese Instrumente eine Schlüsselrolle spielen könnten, indem sie die Art und Weise definieren, wie Medizin praktiziert wird“.
Sie sagen jedoch, mangelnde Mentorenschaft in diesem Bereich stelle eine „wesentliche Herausforderung“ dar, wenn Studenten vom präklinischen in das klinische Umfeld eintreten und versuchen, ein Verständnis dafür zu entwickeln, wie KI-Wissen im klinischen Setting umgesetzt werden kann.
Die Autoren führen eine Reihe von Herausforderungen bei der Integration von ML in medizinische Ausbildungsprogramme an und geben Lehrplanempfehlungen ab, um die Implementierung von ML-Trainings zu unterstützen. „Die Ausbildung der nächsten Generation von medizinischen Fachleuten mit den richtigen ML-Techniken wird es diesen ermöglichen, Teil dieser sich abzeichnenden Datenwissenschaftsrevolution zu werden“, sagten sie.
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