在健康科学教育中使用人工智能需要跨学科合作和风险评估

在过去五年中，与人工智能(AI)在医学、护理和职业治疗等领域的健康科学教育中使用相关的研发有所增加。人工智能增强技术已被证明具有教育价值并为学生提供灵活性。例如，学习场景可以远程重复和完成，教育体验可以标准化。

然而，人工智能在健康科学教育中的应用需要进一步探索。

为了更好地了解作为健康科学学生教育一部分的人工智能研究和应用的进展，我们进行了全面的文献回顾。我们还主持了一个虚拟小组，由加拿大机构和教育技术公司的学者组成，他们积极参与人工智能和健康科学教育。

我们的小组调查了三个主题：教育理论的当前应用、绩效评估和当前进展;教育协会和行业的作用;以及法律和道德方面的考虑。

跨学科合作

我们的主要发现之一是发展跨学科伙伴关系和协作环境非常重要。人工智能增强教育技术的有效开发和实施需要不同的能力。其中包括：拥有构建和开发人工智能所需的技术知识，了解学生和教育工作者的需求，将教育理论应用于内容开发和评估，以及考虑任何法律和道德问题。

人工智能和健康科学教育小组。

根据我们的工作，大多数已发表的研究都没有跨学科团队，因此需要跨学科合作。然而，一个成功地将来自不同学科的个人聚集在一起的例子是一个智能辅导系统，该系统旨在通过虚拟病人案例帮助医学生提高诊断推理技能。

因此，跨学科团队将能够有效地生产和提供人工智能增强教育。为实现这一目标，伙伴关系应包括工业、教育协会、医院和大学。合作团队将包括来自健康科学、法律、伦理、教育、计算机科学、工程和其他领域的研究人员和从业人员。

通过教育协会加强教育

教育协会不仅在支持研究和开发方面发挥着重要作用，而且还在整个健康科学项目中使用人工智能增强的教育技术。

未来的健康科学家将需要技术和人工智能方面的新技能，以及在培训和临床职责中应用它们的能力。其中包括了解与隐私、歧视、道德和法律问题以及可能造成健康不平等的固有偏见有关的问题。

例如，负责监督加拿大医学专家培训的加拿大皇家内科外科医生学院在创建新举措和支持系统以满足这些新兴需求方面发挥着作用。该学院可以在医学课程中增加一个额外的组成部分，重点关注使用这些人工智能增强技术所必需的核心信息。执业医师也需要学院的支持来发展技术支持的临床技能。

归根结底，如果我们想加强人工智能在健康科学教育中的研究和应用，跨领域的合作是关键。这样才能开发出有效和公平的人工智能技术，并且在未来，健康科学家可以在了解它们的风险和益处的同时使用这些技术。

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