Актуальність використання штучного інтелекту в сучасних умовах освітнього процесу

Автор(и)

  • Т.В. Процак канд. мед. наук, доцент кафедри анатомії людини імені М.Г. Туркевича Буковинського державного медичного університету, м. Чернівці, Україна
  • В.В. Кривецький д-р мед.наук, професор, завідувач кафедри анатомії людини імені М.Г. Туркевича, Буковинського державного медичного університету, м. Чернівці, Україна
  • Д.В. Проняєв д-р мед. наук, доцент, професор кафедри анатомії людини імені М.Г. Туркевича Буковинського державного медичного університету, м. Чернівці, Україна
  • М.М. Ясінський д-р філософії, асистент кафедри анатомії людини імені М.Г. Туркевича Буковинського державного медичного університету, м. Чернівці, Україна
  • О.С. Забродська аспірантка кафедри анатомії, клінічної анатомії Буковинського державного медичного університету, м. Чернівці, Україна

DOI:

https://doi.org/10.24061/2413-0737.27.4.108.2023.20

Ключові слова:

штучний інтелект; програмне забезпечення; діджиталізація; освіта та медицина; автоматизована діагностика

Анотація

У представленій статті розглянуто значущість та впровадження штучного інтелекту в освіті та зокрема в медицині та його вплив на навчальний процес та майбутніх медиків. Автори аналізують, як штучний інтелект трансформує навчання та допомагає майбутнім медичним фахівцям набувати нові навички та знання. Стаття розпочинається оглядом сучасних викликів у медичній освіті та необхідності актуалізувати навчальні плани та методики. Окреслюються різні аспекти використання штучного інтелекту, включаючи віртуальні лабораторії, симуляційні моделі та персоналізоване навчання, які допомагають студентам медичних факультетів отримувати практичні навички та досліджувати клінічні сценарії. Основна увага приділяється також перевагам штучного інтелекту в медичній освіті, таким як зменшення ризику помилок, покращення діагностики та прогнозування, а також підвищення доступності навчальних ресурсів. Автори розглядають можливості взаємодії між системами штучного інтелекту та викладачами медичного профілю для досягнення найкращих результатів. Завершуючи статтю, автори підкреслюють важливість інтеграції штучного інтелекту в медичну освіту, як засіб підготовки компетентних медичних фахівців майбутнього, здатних ефективно працювати в швидкозмінюючому медичному ландшафті та надавати високоякісну медичну допомогу пацієнтам.

Посилання

Mintz Y, Brodie R. Introduction to artificial intelligence in medicine. Minim Invasive Ther Allied Technol. 2019 Apr;28(2):73-81. doi: 10.1080/13645706.2019.1575882.

Gore JC. Artificial intelligence in medical imaging. Magn Reson Imaging. 2020 May;68:A1-A4. doi: 10.1016/j.mri.2019.12.006.

Chen M, Decary M. Artificial intelligence in healthcare: An essential guide for health leaders. Healthc Manage Forum. 2020 Jan;33(1):10-8. doi: 10.1177/0840470419873123.

Nensa F, Demircioglu A, Rischpler C. Artificial Intelligence in Nuclear Medicine. J Nucl Med. 2019 Sep;60(Suppl 2):29S-37S. doi: 10.2967/jnumed.118.220590.

Keskinbora KH. Medical ethics considerations on artificial intelligence. J Clin Neurosci. 2019 Jun;64:277-282. doi: 10.1016/j.jocn.2019.03.001.

Howard J. Artificial intelligence: Implications for the future of work. Am J Ind Med. 2019 Nov;62(11):917-26. doi: 10.1002/ajim.23037.

van der Velden BHM, Kuijf HJ, Gilhuijs KGA, Viergever MA. Explainable artificial intelligence (XAI) in deep learning-based medical image analysis. Med Image Anal. 2022 Jul;79:102470. doi: 10.1016/j.media.2022.102470.

Liyanage H, Liaw ST, Jonnagaddala J, Schreiber R, Kuziemsky C, Terry AL, et al. Artificial Intelligence in Primary Health Care: Perceptions, Issues, and Challenges. Yearb Med Inform. 2019 Aug;28(1):41-6. doi: 10.1055/s-0039-1677901.

Erickson BJ. Basic Artificial Intelligence Techniques: Machine Learning and Deep Learning. Radiol Clin North Am. 2021 Nov;59(6):933-40. doi: 10.1016/j.rcl.2021.06.004.

Stanfill MH, Marc DT. Health Information Management: Implications of Artificial Intelligence on Healthcare Data and Information Management. Yearb Med Inform. 2019 Aug;28(1):56-64. doi: 10.1055/s-0039-1677913.

Aung YYM, Wong DCS, Ting DSW. The promise of artificial intelligence: a review of the opportunities and challenges of artificial intelligence in healthcare. Br Med Bull. 2021 Sep 10;139(1):4-15. doi: 10.1093/bmb/ldab016.

Wang H, Fu T, Du Y, Gao W, Huang K, Liu Z, et al. Scientific discovery in the age of artificial intelligence. Nature. 2023 Aug;620(7972):47-60. doi: 10.1038/s41586-023-06221-2.

Garcia-Vidal C, Sanjuan G, Puerta-Alcalde P, Moreno-García E, Soriano A. Artificial intelligence to support clinical decision-making processes. EBioMedicine. 2019 Aug;46:27-9. doi: 10.1016/j.ebiom.2019.07.019.

Kolanska K, Chabbert-Buffet N, Daraï E, Antoine JM. Artificial intelligence in medicine: A matter of joy or concern? J Gynecol Obstet Hum Reprod. 2021 Jan;50(1):101962. doi: 10.1016/j.jogoh.2020.101962.

Chaddad A, Katib Y, Hassan L. Future artificial intelligence tools and perspectives in medicine. Curr Opin Urol. 2021 Jul 1;31(4):371-77. doi: 10.1097/MOU.0000000000000884.

Taheri H, Gonzalez Bocanegra M, Taheri M. Artificial Intelligence, Machine Learning and Smart Technologies for Nondestructive Evaluation. Sensors (Basel). 2022 May 27;22(11):4055. doi: 10.3390/s22114055.

Rampton V. Artificial intelligence versus clinicians. BMJ. 2020 Apr 3;369:m1326. doi: 10.1136/bmj.m1326.

Zeitoun JD, Ravaud P. Artificial intelligence in health care: value for whom? Lancet Digit Health. 2020 Jul;2(7):e338-e39. doi: 10.1016/S2589-7500(20)30141-2.

Choi RY, Coyner AS, Kalpathy-Cramer J, Chiang MF, Campbell JP. Introduction to Machine Learning, Neural Networks, and Deep Learning. Transl Vis Sci Technol. 2020 Feb 27;9(2):14. doi: 10.1167/tvst.9.2.14.

Lillicrap D, Morrissey JH. Artificial intelligence, science, and learning. J Thromb Haemost. 2023 Apr;21(4):709. doi: 10.1016/j.jtha.2023.01.026.

van Assen M, Lee SJ, De Cecco CN. Artificial intelligence from A to Z: From neural network to legal framework. Eur J Radiol. 2020 Aug;129:109083. doi: 10.1016/j.ejrad.2020.109083.

McNair D. Artificial Intelligence and Machine Learning for Lead-to-Candidate Decision-Making and Beyond. Annu Rev Pharmacol Toxicol. 2023 Jan 20;63:77-97. doi: 10.1146/annurev-pharmtox-051921-023255.

McDermott MBA, Nestor B, Szolovits P. Clinical Artificial Intelligence: Design Principles and Fallacies. Clin Lab Med. 2023 Mar;43(1):29-46. doi: 10.1016/j.cll.2022.09.004.

Whicher D, Rapp T. The Value of Artificial Intelligence for Healthcare Decision Making-Lessons Learned. Value Health. 2022 Mar;25(3):328-30. doi: 10.1016/j.jval.2021.12.009.

Cleland JGF, Li C, Jones Y. Artificial Intelligence Needs Clinical Intelligence to Succeed. JACC Heart Fail. 2020 Jul;8(7):588-91. doi: 10.1016/j.jchf.2020.06.002.

Pouly M, Koller T, Gottfrois P, Lionetti S. Künstliche Intelligenz in der Bildanalyse – Grundlagen und neue Entwicklungen [Artificial intelligence in image analysis-fundamentals and new developments]. Hautarzt. 2020 Sep;71(9):660-68. German. doi: 10.1007/s00105-020-04663-7.

Pareek A, Lungren MP, Halabi SS. The requirements for performing artificial-intelligence-related research and model development. Pediatr Radiol. 2022 Oct;52(11):2094-100. doi: 10.1007/s00247-022-05483-8.

Jena B, Saxena S, Nayak GK, Saba L, Sharma N, Suri JS. Artificial intelligence-based hybrid deep learning models for image classification: The first narrative review. Comput Biol Med. 2021 Oct;137:104803. doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104803.

Ma P, Zhang Z, Wang J, Zhang W, Liu J, Lu Q, et al. Review on the Application of Metalearning in Artificial Intelligence. Comput Intell Neurosci. 2021 Jul 5;2021:1560972. doi: 10.1155/2021/1560972.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-11-23

Номер

Розділ

НАУКОВІ ОГЛЯДИ