aktualności

ChatGPT (Chat Generative Pretrained Transformer) firmy OpenAI to chatbot oparty na sztucznej inteligencji (AI), który stał się najszybciej rozwijającą się aplikacją internetową w historii. Generatywna AI, w tym duże modele językowe, takie jak GPT, generuje tekst podobny do generowanego przez ludzi i wydaje się naśladować ludzkie myśli. Stażyści i klinicyści już korzystają z tej technologii, a edukacja medyczna nie może sobie pozwolić na wahania. Dziedzina edukacji medycznej musi teraz zmierzyć się z wpływem AI.

Istnieje wiele uzasadnionych obaw dotyczących wpływu sztucznej inteligencji na medycynę, w tym możliwości tworzenia przez nią informacji i przedstawiania ich jako faktów (tzw. „iluzji”), wpływu sztucznej inteligencji na prywatność pacjentów oraz ryzyka włączenia stronniczości do danych źródłowych. Obawiamy się jednak, że skupianie się wyłącznie na tych bezpośrednich wyzwaniach przesłania wiele szerszych implikacji, jakie sztuczna inteligencja może mieć dla edukacji medycznej, a w szczególności sposobów, w jakie technologia ta może kształtować struktury myślenia i wzorce opieki przyszłych pokoleń stażystów i lekarzy.

Na przestrzeni dziejów technologia wywracała do góry nogami sposób myślenia lekarzy. Wynalezienie stetoskopu w XIX wieku przyczyniło się do udoskonalenia i udoskonalenia badania fizykalnego, a następnie do powstania samoświadomości detektywa-diagnosty. W ostatnich latach technologia informatyczna przekształciła model rozumowania klinicznego, jak ujął to Lawrence Weed, twórca zorientowanej na problem dokumentacji medycznej: Sposób, w jaki lekarze strukturyzują dane, wpływa na nasz sposób myślenia. Współczesne systemy rozliczeń w opiece zdrowotnej, systemy poprawy jakości oraz obecna elektroniczna dokumentacja medyczna (i związane z nimi problemy) zostały w znacznym stopniu ukształtowane przez to podejście do rejestracji.

Platforma ChatGPT została uruchomiona jesienią 2022 roku, a w kolejnych miesiącach jej potencjał pokazał, że jest co najmniej tak samo przełomowa, jak zorientowana na problemy dokumentacja medyczna. Platforma ChatGPT zdała egzamin licencyjny dla lekarzy w USA oraz egzamin Clinical Thinking Exam i jest bliska diagnostycznemu sposobowi myślenia lekarzy. Szkolnictwo wyższe zmaga się obecnie z „końcem drogi dla esejów na studia”, a to samo z pewnością wkrótce stanie się z listem motywacyjnym składanym przez studentów aplikujących na studia medyczne. Duże firmy z branży opieki zdrowotnej współpracują z firmami technologicznymi, aby na szeroką skalę i szybko wdrożyć sztuczną inteligencję w amerykańskim systemie opieki zdrowotnej, w tym zintegrować ją z elektroniczną dokumentacją medyczną i oprogramowaniem do rozpoznawania głosu. Na rynek trafiają chatboty zaprojektowane z myślą o przejęciu części obowiązków lekarzy.

Krajobraz edukacji medycznej ewidentnie się zmienia i już się zmienił, dlatego edukacja medyczna stoi przed egzystencjalnym wyborem: czy edukatorzy medyczni podejmą inicjatywę zintegrowania sztucznej inteligencji z procesem kształcenia lekarzy i świadomie przygotują kadrę lekarską do bezpiecznego i prawidłowego korzystania z tej przełomowej technologii w pracy medycznej? Czy też zewnętrzne siły dążące do efektywności operacyjnej i zysku zdecydują o tym, jak te dwa aspekty się połączą? Jesteśmy głęboko przekonani, że projektanci kursów, programy kształcenia lekarzy i liderzy opieki zdrowotnej, a także instytucje akredytujące, muszą zacząć myśleć o sztucznej inteligencji.

Uczelnie medyczne stoją przed podwójnym wyzwaniem: muszą uczyć studentów, jak stosować sztuczną inteligencję w pracy klinicznej, a także radzić sobie z wykorzystywaniem sztucznej inteligencji przez studentów i wykładowców w środowisku akademickim. Studenci medycyny już stosują sztuczną inteligencję w swojej nauce, wykorzystując chatboty do generowania konstruktów dotyczących chorób i przewidywania punktów nauczania. Nauczyciele zastanawiają się, jak sztuczna inteligencja może pomóc im w projektowaniu lekcji i ocenianiu.

Koncepcja, że ​​programy nauczania na studiach medycznych są tworzone przez ludzi, budzi niepewność: w jaki sposób uczelnie medyczne będą kontrolować jakość treści, które nie zostały stworzone przez ludzi? Jak szkoły mogą utrzymać standardy akademickie, jeśli studenci będą wykorzystywać sztuczną inteligencję do realizacji zadań? Aby przygotować studentów do klinicznego krajobrazu przyszłości, uczelnie medyczne muszą rozpocząć ciężką pracę nad integracją nauczania o wykorzystaniu sztucznej inteligencji z kursami umiejętności klinicznych, kursami rozumowania diagnostycznego i systematycznymi szkoleniami z zakresu praktyki klinicznej. Pierwszym krokiem może być kontakt z lokalnymi ekspertami w dziedzinie nauczania i zwrócenie się do nich o opracowanie sposobów dostosowania programu nauczania i włączenia do niego sztucznej inteligencji. Zaktualizowany program nauczania zostanie następnie poddany rygorystycznej ocenie i opublikowany – proces ten właśnie się rozpoczął.

Na poziomie studiów podyplomowych lekarze rezydenci i specjaliści w trakcie specjalizacji muszą przygotować się na przyszłość, w której sztuczna inteligencja stanie się integralną częścią ich niezależnej praktyki. Lekarze w trakcie specjalizacji muszą czuć się swobodnie w pracy ze sztuczną inteligencją i rozumieć jej możliwości oraz ograniczenia, zarówno po to, aby wspierać swoje umiejętności kliniczne, jak i dlatego, że ich pacjenci już z niej korzystają.

Na przykład ChatGPT może formułować zalecenia dotyczące badań przesiewowych w kierunku raka, używając języka zrozumiałego dla pacjentów, choć nie w 100% precyzyjnego. Zapytania zadawane przez pacjentów za pomocą sztucznej inteligencji nieuchronnie zmienią relację lekarz-pacjent, tak jak upowszechnienie się komercyjnych testów genetycznych i internetowych platform konsultacji medycznych zmieniło sposób prowadzenia rozmów w przychodniach. Dzisiejsi rezydenci i specjaliści w trakcie specjalizacji mają przed sobą 30–40 lat i muszą dostosować się do zmian w medycynie klinicznej.

Edukatorzy medyczni powinni pracować nad projektowaniem nowych programów szkoleniowych, które pomogą rezydentom i trenerom specjalistom w budowaniu „adaptacyjnej wiedzy specjalistycznej” w zakresie sztucznej inteligencji, umożliwiając im radzenie sobie z przyszłymi falami zmian. Organy zarządzające, takie jak Rada Akredytacyjna ds. Kształcenia Podyplomowego w Medycynie, mogłyby uwzględnić oczekiwania dotyczące edukacji w zakresie sztucznej inteligencji w rutynowych wymaganiach programów szkoleniowych, co stanowiłoby podstawę standardów programowych. Motywowałyby one programy szkoleniowe do zmiany metod nauczania. Wreszcie, lekarze pracujący w placówkach klinicznych muszą zapoznać się ze sztuczną inteligencją. Stowarzyszenia zawodowe mogą przygotowywać swoich członków do nowych sytuacji w medycynie.

Obawy dotyczące roli, jaką sztuczna inteligencja odegra w praktyce medycznej, nie są błahe. Model nauczania medycyny oparty na praktyce poznawczej (kognitywnej) istnieje od tysięcy lat. Jak wpłynie na ten model sytuacja, w której studenci medycyny zaczną korzystać z chatbotów opartych na sztucznej inteligencji od pierwszego dnia nauki? Teoria uczenia się podkreśla, że ​​ciężka praca i świadoma praktyka są niezbędne do rozwoju wiedzy i umiejętności. W jaki sposób lekarze staną się skutecznymi ludźmi uczącymi się przez całe życie, skoro na każde pytanie chatbot przy łóżku pacjenta będzie mógł odpowiedzieć natychmiast i rzetelnie?

Wytyczne etyczne stanowią fundament praktyki medycznej. Jak będzie wyglądać medycyna, gdy będzie wspomagana przez modele sztucznej inteligencji, które filtrują decyzje etyczne za pomocą nieprzejrzystych algorytmów? Od prawie 200 lat tożsamość zawodowa lekarzy jest nierozerwalnie związana z naszą pracą poznawczą. Co będzie oznaczać dla lekarzy praktykowanie medycyny, gdy znaczną część pracy poznawczej będzie można przekazać sztucznej inteligencji? Na żadne z tych pytań nie da się teraz odpowiedzieć, ale musimy je zadać.

Filozof Jacques Derrida wprowadził koncepcję pharmakon, która może oznaczać „lekarstwo” lub „truciznę”. Podobnie, technologia sztucznej inteligencji stwarza zarówno szanse, jak i zagrożenia. W obliczu tak dużej stawki dla przyszłości opieki zdrowotnej, środowisko edukacji medycznej powinno przejąć inicjatywę we wdrażaniu sztucznej inteligencji do praktyki klinicznej. Proces ten nie będzie łatwy, zwłaszcza biorąc pod uwagę dynamicznie zmieniające się warunki i brak literatury fachowej, ale puszka Pandory została otwarta. Jeśli nie sami ukształtujemy swojej przyszłości, potężne firmy technologiczne chętnie przejmą to zadanie.