ChatGPT在临床医学教育中的应用与挑战.pdf
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1、医学教育研究与实践 2024 年 4 月 第 32 卷 第 2 期Medical Education Research and Practice Apr.2024 Vol.32 No.2ChatGPT在临床医学教育中的应用与挑战隋佳宇,刘爽,刘海霞,綦海,张毛毛哈尔滨医科大学附属第二医院,黑龙江 哈尔滨 150086摘要:人工智能在各个领域的广泛应用展现出其强大的功能愈发为人们所重视。人工智能技术与医学领域的广泛融合赋能医学教育,为解决当下医学教育困境提供了全新的方法和方向。ChatGPT为医学教育发展和教学方式创新提供了新的选择,促进了构建医学教育新模式,满足了培养医疗卫生人才的需求。以Ch
2、atGPT为代表的生成式人工智能在医学教育领域有广泛的应用前景的同时也面临着诸多挑战与争议。在此,对以ChatGPT为代表的人工智能的基本功能和在医学教育领域的应用及所面临的挑战和争议进行讨论。关键词:医学教育;ChatGPT;人工智能DOI:10.13555/ki.c.m.e.2024.02.003 中图分类号:G642.0 文献标志码:A 文章编号:2096-3181(2024)02-0141-05Application and Challenges of ChatGPT in Clinical Medical EducationSUI Jiayu,LIU Shuang,LIU Haixi
3、a,QI Hai,ZHANG MaomaoThe Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University,Harbin 150086,ChinaAbstract:The widespread application of artificial intelligence(AI)in various fields has highlighted its powerful capabilities and gained increasing attention.The integration of AI technology and the f
4、ield of medicine has empowered medical education,providing new methods and directions to address current challenges in medical education.ChatGPT,as a representative of AI,offers a new choice for the development and innovation of teaching methods in medical education,meeting the demand for cultivatin
5、g healthcare professionals.However,the use of generative AI,such as ChatGPT,in medical education not only holds broad prospects but also faces challenges and controversies.This article discusses the basic functions of AI represented by ChatGPT,its application in the field of medical education,and th
6、e challenges and controversies it encounters.Keywords:medical education;ChatGPT;artificial intelligence1人工智能ChatGPT人工智能(artificial intelligence,AI)是利用计算机研究和开发模拟、扩展和延伸人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新兴计算机科学技术。人工智能以大数据,自然语言处理并行计算和学习为核心驱动力。机器学习及深度学习是人工智能发挥作用的重要方法。机器学习利用设计算法来探索数据中隐藏的潜在规律,并输出相对应的结果。深度学习收稿日期:2023-09
7、-24基金项目:高等教育科学研究规划课题(23SZH0410);黑龙江省高等教育教学改革研究项目(SJGY20190428);哈尔滨医科大学附属第二医院住院医师规范化培训课题(2020020230)。作者简介:隋佳宇(1999 )男,硕士,研究方向为心血管疾病基础和临床研究。E-mail:通信作者:张毛毛(1982 )女,主任医师,教授,研究方向为心血管疾病基础和临床研究。E-mail: 141医学教育研究与实践 2024 年 4 月 第 32 卷 第 2 期Medical Education Research and Practice Apr.2024 Vol.32 No.2是一种模拟人脑分
8、析和学习的神经网络,通过模仿人脑的独特机制来分析解释各种数据,包括声音、图画和文字等的识别和理解 1-3。自然语言处理是一种应用于文本分析、机器翻译和语音识别等领域的计算机技术,其主要目的是以智能的方式理解和分析人类语言的含义。通过利用文本挖掘构建知识图谱,它能够实现智能问答和智能决策支持等功能 4。人工智能技术以其独特的优势在各项领域更新补充传统模式发挥巨大作用。ChatGPT(聊天生成预训练转换器,chat generative pre-trained transformer)是一种基于深度学习技术的自然语言处理工具。它采用非常庞大的数据集进行训练,具备大量参数,因此能够生成高质量的文本输
9、出。作为 OpenAI公司开发的强大神经网络模型,ChatGPT 的架构基于 GPT 模型,并不断迭代。相对于传统的机器学习方法,ChatGPT采用端到端学习的方式,即一个神经网络负责处理从输入到输出的整个过程,从而为处理自然语言提供了独特的优势。ChatGPT具有以下优势。1.1语言理解能力ChatGPT 在自然语言处理领域取得了重要突破,具有强大的能力来实现拟人化交互和为虚拟个体提供高效的技术基础 5。它利用先进的语言生成和理解技术,能够准确地理解用户输入,并生成流畅自然的回复。在ChatGPT的练习和测试中,利用了庞大的数据集和深度学习技术。从GPT-1的1.17亿参数增加到GPT-2的
10、15亿参数,再到GPT-3的1 750亿参数,参数量的急剧增加使得ChatGPT在语言理解和生成方面具有更强大的能力。而基于GPT-3.5微调生成的ChatGPT-4模型目前的学习参数还未公开 6。这些大规模的参数有助于ChatGPT更好地理解和生成自然语言,从而提高其在拟人化交互和技术支持等方面的性能。1.2生成文本的逻辑性和可读性ChatGPT通过大规模的训练数据集,学习到了语法、语义和常识等方面的知识,使得它能够理解复杂的句子结构,捕捉上下文信息,并生成与之相关的回复。ChatGPT经过了大量的训练,使其具备了一定的语言表达能力,可以根据用户的提问和上下文情境,生成自然流畅的语句。此外,
11、模型还学习到了一些常见的表达方式、惯用语等,使得生成的文本更加地贴近人类的表达习惯。在大规模数据集的训练和测试下,ChatGPT能够提供逻辑性更强、可读性更好的回答。1.3基于上下文的连贯回答ChatGPT采用端到端训练方式,对于处理自然语言可以更好地捕捉上下文信息,并能够自动学习语言规则和模式。ChatGPT具有记忆性,用户可以与ChatGPT进行连续的追问和交流,实现更加自然真实的对话。2人工智能在医学教育领域的应用在医学领域的人工智能技术虽然发展时间较短仅有几十年的历史,但却大幅度提升了医疗技术水平,扩宽了医疗服务范围,在一定程度上缓解了部分医疗资源相对不足的问题,也促进了医疗公平化的建
12、设。当前,人工智能在医疗领域展现广泛应用趋势,其主要集中在辅助诊断方面,可以帮助医生快速判断肺癌、肝癌、脑血管畸形、脑部肿瘤和脑栓塞梗死等多种临床疾病的检查结果。通过学习过往的大量病例数据,人工智能构建了多种疾病的模型,有效辅助医生进行快速诊断 7。人工智能在医学教育领域也逐渐展现出日益攀升的强大能力。根据2020年国务院办公厅发布的 关于加快医学教育创新发展的指导意见,为了优化学科专业结构,体现“大健康”理念和新科技革命内涵,提出了关于现有专业建设的理念内容、方法技术和标准评价等新要求。计划建设一批新的医学相关专业,以推动医科与多学科之间的深度交叉融合 8。人工智能在医学教育的应用也成为加快
13、建设新医科的关键环节与重要手段。2.1人工智能辅助医学教育促进多学科融合提高教学质量传统的医学教育模式注重教师传授知识,学生仅凭课堂所学知识不能满足大健康时代对人才培养的需求。为了适应新时代医学科学的发展,医学教育应当发挥学生学习的主观能动性,培养其获取知识的能力,致力于塑造终身学习者。人工智能技术能够构建智能导学系统,从而更好实现个性化教育。智能导学系统通过学生的学习目标制定个性化的学习方案,并创建效果分析模型来评价学习成果和调适教学进度。同时,系统会根据学生的知识漏洞和学习难点生成针对性的辅导,分析学生在学习过程中出现的错误和原因,从而指导学生进行有目的性的改进。人工智能能够准确剖析学生的
14、成绩,观测学生的学习状态,对态度不端正、自主能力和自控能力较弱的学生进行预警,从而及时指引和教导学生进行高效学习,提高教学质量。借助知识图谱的创建促进跨学科专业资源的实时共享。通过个体化学习特征分析以调优资源配置,解决多学科交叉融合困难的问题。建立起终身 142医学教育研究与实践 2024 年 4 月 第 32 卷 第 2 期Medical Education Research and Practice Apr.2024 Vol.32 No.2学习机制,有助于强化人文教育,推动跨学科人才的培育 9。医学教育应当以学生为主体,利用科学动态化的大数据教学,为教师进行线上线下相结合教学模式助力,积极
15、引导学生充分进行合作学习、探究学习和个性化学习。重视学生认知能力培养,尊重学生个性化培育,有助于培养学生的创新性思维能力。2.2人工智能提供医学教育新型教学资源、助力教学发展我国医学教育资源的分布不均衡现象比较明显。随着招生规模地不断扩大,实践教学受到师资、场地、设备等多个条件的限制。实践技能教学十分不足,重理论知识而轻实践教学的现象严重影响了医学人才的培养质量。由于资源分布的不均衡,限制了实践教学的开展和教学质量的提升,导致许多医学生在实践技能方面缺乏充分的训练,对医生的综合能力和实践技能的培养造成了不利影响,而人工智能可以在一定程度上解决这一难题。通过医学教育云资源,能够在网络平台上共享开
16、放数字图书馆、医学资源库、考试题库、线上课程、手术视频、疑难病例等内容 10。同时,引入虚拟技术如VR、AR等,可以模拟再现大量医学情景,创建仿真全面沉浸式的教学环境,从而提供更高效、更安全的医学实践体验 11。通过人工智能提供的虚拟教学资源可以让医学生挣脱传统医学模式的束缚,提升教学水平,培养全面的新型医学人才。3ChatGPT在医学教育的应用3.1提供知识信息辅助学习ChatGPT 可 以 提 供 医 学 知 识 和 相 关 信 息。ChatGPT可以回答学生提出的关于疾病、生理学、病理学等方面的问题,并提供相关的详细解释内容和参考资料;还可以根据学生的具体需求,提供特定主题的信息,例如药
17、物治疗指南、操作技巧等。通过与ChatGPT 的交互,学生可以快速获取医学知识。Ranwir K.Sinha等人的一项研究发现,ChatGPT在解决病理学中高阶的推理问题具有一定的能力和相对较高的准确性,在该项实验研究中ChatGPT所给出的答案得分约为80%,ChatGPT所回答的问题具有逻辑连贯性,教师和学生可以从中得到帮助来解决推理类问题从而解决教学难点 12。ChatGPT可以作为医学生学习的助手,解答学生的问题。Hendrik Friederichs等人在德国医学院的调查研究中发现在等级提升考试中ChatGPT可以正确回答超过三分之二的多项选择题,并且在测试试验中的表现几乎优于所有1
18、3年级的医学生,只有超过四年级的学生取得了和ChatGPT相似的成绩 13。学生可以将课堂上学到的知识或课后作业的问题提供给ChatGPT,从而获得有关问题的背景、解释、示例和参考文献,帮助学生更好地理解和熟练掌握医学知识。3.2模拟患者对话和虚拟手术在医学教育中,模拟患者对话是培养学生临床技能和沟通能力的重要手段。ChatGPT可以扮演不同类型的患者的角色,并通过对话模拟患者交流情景。它可以根据学生的提问和表达,提供逼真的患者反馈和回应,以帮助学生在真实的临床情景下练习和培训,提高沟通技巧和临床应对能力。通过与 ChatGPT的交互,学生可以进行虚拟手术模拟。他们可以向ChatGPT描述一个
19、手术场景,并获得关于手术步骤、技术要点和注意事项的指导。ChatGPT能够生成具有相关患者详细信息的适当级别的OSCE场景,同时包括统计数据、既往病史和治疗过程。如果得到指示,ChatGPT还可以提供OSCE场景的可能答案,包括重点病史问题、体检操作和相应的实验室检查。此外,学生可以根据自己选择的主题调整 OSCE情景。例如“你能提供一个普通外科三年级的OSCE场景吗?”这为学生们提供了另一种提升OSCE技能的资源和同学相互模拟OSCE的动态方式 14。这对于学生的手术技能培养和准备手术过程中的挑战非常有帮助。3.3提供临床案例解析和决策指导学习临床案例对于培养学生的诊断和问题解决能力非常重要
20、。ChatGPT可以模拟临床案例,并与学生进行交互,引导学生分析病史、症状和诊断结果,并提出合理的诊断和治疗方案。这种交互式的学习方式可以帮助学生培养临床思维和决策能力。ChatGPT可以作为临床决策支持工具,为医生和学生提供决策上的指导。Vera Sorin等人进行实验研究评估ChatGPT 作为乳腺肿瘤委员会决策的支持工具的可能性。他们将连续10例患者的临床信息输入到当前版本的ChatGPT中,以获得ChatGPT所对于特定患者的推荐治疗意见。将ChatGPT产生的结果与肿瘤委员会的最终建议进行了比较。同时由两名资深放射科医生进行了独立评分。ChatGPT的建议与肿瘤委员会的决定相似。实验
21、表明,结合临床医生的临床判断,ChatGPT有潜力成为临床决策的支持工具 15。Arya Rao等人比较了ChatGPT对ACR乳房疼痛和乳腺癌筛查适当性标准的反应。证实使用ChatGPT等大型语言模型进行放射学决策的最终可行性,有可能改善临床工作流程和负责任地使用放射学服务 16。通过与ChatGPT的交互,输入病例相关的信 143医学教育研究与实践 2024 年 4 月 第 32 卷 第 2 期Medical Education Research and Practice Apr.2024 Vol.32 No.2息,例如患者的症状、检查结果等,ChatGPT可以提供关于疾病诊断、治疗方案和
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