вести

OpenAI-јев ChatGPT (chat generative pretrained transformer) је четбот покретан вештачком интелигенцијом (ВИ) који је постао најбрже растућа интернет апликација у историји. Генеративна ВИ, укључујући велике језичке моделе као што је GPT, генерише текст сличан оном који генеришу људи и изгледа да опонаша људску мисао. Приправници и клиничари већ користе ову технологију, а медицинско образовање не може себи приуштити да буде неодлучно. Област медицинског образовања сада се мора суочити са утицајем ВИ.

Постоје многе оправдане забринутости око утицаја вештачке интелигенције на медицину, укључујући потенцијал вештачке интелигенције да фабрикује информације и представи их као чињенице (познато као „илузија“), утицај вештачке интелигенције на приватност пацијената и ризик од укључивања пристрасности у изворне податке. Међутим, забринути смо да фокусирање искључиво на ове непосредне изазове замагљује многе шире импликације које би вештачка интелигенција могла имати на медицинско образовање, посебно начине на које би технологија могла обликовати структуре размишљања и обрасце неге будућих генерација приправника и лекара.

Кроз историју, технологија је преокренула начин размишљања лекара. Изум стетоскопа у 19. веку је донекле допринео побољшању и усавршавању физичког прегледа, а затим се појавио концепт самог себе као дијагностичког детектива. У скорије време, информациона технологија је преобликовала модел клиничког резоновања, како каже Лоренс Вид, проналазач медицинских картона оријентисаних ка проблемима: Начин на који лекари структурирају податке утиче на начин на који размишљамо. Модерне структуре наплате здравствене заштите, системи за побољшање квалитета и тренутни електронски медицински картони (и проблеми повезани са њима) су дубоко под утицајем овог приступа евидентирању.

ChatGPT је покренут у јесен 2022. године, а у месецима који су уследили, његов потенцијал је показао да је барем подједнако револуционаран као и медицински картони оријентисани на проблеме. ChatGPT је положио испит за лиценцирање медицинских података у САД и испит за клиничко размишљање и близак је дијагностичком начину размишљања лекара. Високо образовање се сада бори са „крајем пута за есеје на факултету“, а исто ће се сигурно ускоро десити и са личним изјавама које студенти подносе приликом пријављивања на медицински факултет. Велике здравствене компаније сарађују са технолошким компанијама како би широко и брзо примениле вештачку интелигенцију у здравственом систему САД, укључујући њену интеграцију у електронске медицинске картоне и софтвер за препознавање гласа. На тржиште долазе четботови дизајнирани да преузму део посла лекара.

Јасно је да се пејзаж медицинског образовања мења и да се мењао, тако да се медицинско образовање суочава са егзистенцијалним избором: Да ли медицински едукатори преузимају иницијативу да интегришу вештачку интелигенцију у обуку лекара и свесно припремају лекарску радну снагу да безбедно и правилно користи ову трансформативну технологију у медицинском раду? Или ће спољне силе које теже оперативној ефикасности и профиту одредити како се то двоје спаја? Чврсто верујемо да дизајнери курсева, програми за обуку лекара и лидери у здравству, као и акредитациона тела, морају почети да размишљају о вештачкој интелигенцији.

Медицински факултети се суочавају са двоструким изазовом: морају да науче студенте како да примењују вештачку интелигенцију у клиничком раду и морају да се носе са студентима медицине и факултетом који примењују вештачку интелигенцију у академским круговима. Студенти медицине већ примењују вештачку интелигенцију у својим студијама, користећи четботове за генерисање конструкта о болести и предвиђање наставних поена. Наставници размишљају о томе како им вештачка интелигенција може помоћи у дизајнирању часова и оцењивања.

Идеја да наставне планове и програме медицинских факултета креирају људи суочава се са неизвесношћу: Како ће медицински факултети контролисати квалитет садржаја у својим наставним плановима и програмима који нису осмислили људи? Како школе могу одржати академске стандарде ако студенти користе вештачку интелигенцију за извршавање задатака? Да би припремили студенте за клинички пејзаж будућности, медицински факултети морају да започну напоран рад на интегрисању наставе о употреби вештачке интелигенције у курсеве клиничких вештина, курсеве дијагностичког резоновања и систематску обуку клиничке праксе. Као први корак, едукатори могу да се обрате локалним стручњацима за наставу и замоле их да развију начине за прилагођавање наставног плана и програма и укључивање вештачке интелигенције у наставни план и програм. Ревидирани наставни план и програм ће затим бити ригорозно оцењен и објављен, процес који је сада започео.

На постдипломским студијама медицине, специјализанти и специјалисти у обуци морају се припремити за будућност у којој ће вештачка интелигенција бити саставни део њихове самосталне праксе. Лекари у обуци морају бити опуштени у раду са вештачком интелигенцијом и разумети њене могућности и ограничења, како би подржали своје клиничке вештине, тако и зато што њихови пацијенти већ користе вештачку интелигенцију.

На пример, ChatGPT може дати препоруке за скрининг рака користећи језик који је пацијентима лако разумљив, иако није 100% тачан. Упити које пацијенти постављају користећи вештачку интелигенцију неизбежно ће променити однос између лекара и пацијента, баш као што је ширење комерцијалних производа за генетско тестирање и онлајн платформи за медицинско консултовање променило разговор у амбулантама. Данашњи специјализанти и специјалисти на обуци имају 30 до 40 година испред себе и морају се прилагодити променама у клиничкој медицини.

Медицински едукатори треба да раде на осмишљавању нових програма обуке који помажу специјализантима и специјалистичким тренерима да изграде „адаптивну стручност“ у области вештачке интелигенције, омогућавајући им да се снађу у будућим таласима промена. Управна тела, као што је Савет за акредитацију постдипломских медицинских студија, могла би да укључе очекивања о образовању у области вештачке интелигенције у рутинске захтеве програма обуке, што би чинило основу стандарда наставног плана и програма, мотивисало програме обуке да промене своје методе обуке. Коначно, лекари који већ раде у клиничким условима морају да се упознају са вештачком интелигенцијом. Стручна друштва могу припремити своје чланове за нове ситуације у медицинској области.

Забринутост због улоге коју ће вештачка интелигенција играти у медицинској пракси није тривијална. Модел когнитивног шегртовања у настави медицине траје хиљадама година. Како ће на овај модел утицати ситуација у којој студенти медицине почињу да користе четботове са вештачком интелигенцијом од првог дана обуке? Теорија учења наглашава да су напоран рад и намерна пракса неопходни за развој знања и вештина. Како ће лекари постати ефикасни доживотни ученици када на свако питање четбот поред кревета може одмах и поуздано да одговори?

Етичке смернице су темељ медицинске праксе. Како ће медицина изгледати када јој буду помагали модели вештачке интелигенције који филтрирају етичке одлуке кроз непрозирне алгоритме? Скоро 200 година, професионални идентитет лекара је био неодвојив од нашег когнитивног рада. Шта ће значити за лекаре да се баве медицином када се велики део когнитивног рада може препустити вештачкој интелигенцији? Ниједно од ових питања не може се одмах одговорити, али морамо их поставити.

Филозоф Жак Дерида је представио концепт фармакона, који може бити „лек“ или „отров“, и на исти начин, технологија вештачке интелигенције представља и могућности и претње. Са толико тога што је у питању за будућност здравствене заштите, заједница медицинског образовања требало би да преузме водећу улогу у интеграцији вештачке интелигенције у клиничку праксу. Процес неће бити лак, посебно имајући у виду брзо променљиве услове и недостатак смерница, али Пандорина кутија је отворена. Ако не обликујемо сопствену будућност, моћне технолошке компаније ће радо преузети посао.