首頁資訊開處方AI：所有醫(yī)生都需要更多技術(shù)培訓(xùn)

開處方AI：所有醫(yī)生都需要更多技術(shù)培訓(xùn)

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2025年04月14日 10:04

人工智能（AI）已經(jīng)在改變醫(yī)療保健，但臨床醫(yī)生和醫(yī)學(xué)生的數(shù)據(jù)科學(xué)培訓(xùn)仍然主要是選修課程。絕大多數(shù)醫(yī)生認(rèn)為這種情況需要改變。根據(jù)即將發(fā)布的《Medscape報告：醫(yī)療保健中的AI采用》，85%的執(zhí)業(yè)醫(yī)師同意：醫(yī)學(xué)教育和培訓(xùn)需要進行重大調(diào)整以適應(yīng)AI的使用。

接受采訪的專家也表示贊同。要熟練使用AI輔助工具，需要在醫(yī)學(xué)院及以后進行大規(guī)模的教育培訓(xùn)。為了引導(dǎo)這項新技術(shù)、保持臨床判斷力并保護患者，醫(yī)生需要接受更多關(guān)于AI構(gòu)建方式及其依賴的數(shù)據(jù)的培訓(xùn)。能夠操作機器的醫(yī)生符合每個人的最佳利益。

保持醫(yī)生的控制權(quán)

更多AI教育對于醫(yī)生在使用AI時保持自主權(quán)至關(guān)重要。明尼蘇達州羅切斯特市梅奧診所數(shù)字健康中心的高級主任Shauna Overgaard博士在接受《Medscape Medical News》采訪時說：“這不僅僅是信任AI的問題。我們希望醫(yī)生保持他們的判斷力、同理心和控制感——這些都是導(dǎo)致他們懷疑的因素?！?/p>

因為AI并不是萬能藥，它有潛力在醫(yī)療保健中取得顯著改進，但也可能犯錯?；颊吆歪t(yī)療系統(tǒng)需要知道如何利用AI為自己謀利的醫(yī)生，同時也知道何時對其解決方案持批判態(tài)度。正如醫(yī)生被教導(dǎo)審查研究方法和統(tǒng)計或評估新藥一樣，他們也需要具備對算法持懷疑態(tài)度的技能。AI的輸出是否有道理？用于形成預(yù)測的數(shù)據(jù)是什么？該算法在哪類患者中表現(xiàn)良好，哪些地方缺乏數(shù)據(jù)？

“臨床醫(yī)生不需要比系統(tǒng)更聰明，”O(jiān)vergaard補充道，“但他們需要知道何時質(zhì)疑?！弊罱K，護理決策仍由醫(yī)生做出?！拔覀儾荒茉诓v上寫，AI讓我們做出這個決定，”邁阿密私人執(zhí)業(yè)醫(yī)生兼健康技術(shù)顧問Oren Mechanic博士說。為了實現(xiàn)這種AI合作與批評之間的微妙平衡，每個人都需要更多的培訓(xùn)。

數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)

理想情況下，AI教育的基礎(chǔ)應(yīng)在本科醫(yī)學(xué)培訓(xùn)早期奠定?！拔艺J(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)將成為醫(yī)學(xué)課程的核心部分，”紐約市威爾康奈爾醫(yī)學(xué)院的急診醫(yī)學(xué)醫(yī)生兼AI研究員Peter Steel博士說。醫(yī)學(xué)生將獲得AI的基本理解，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、局限性和偏見等基礎(chǔ)知識。

一旦學(xué)生對驅(qū)動AI的架構(gòu)有了扎實的理解，他們就能“批判性地解釋其輸出并結(jié)合自己的臨床判斷進行交叉檢查，”Steel說。通過這樣的培訓(xùn)，他們更有可能發(fā)現(xiàn)偏見、識別幻覺，并知道在AI與其臨床決策不一致時該怎么辦。只需一門課程即可奠定基礎(chǔ)，Mechanic補充道。然后，隨著學(xué)生在不同的培訓(xùn)和臨床環(huán)境中使用AI，他們的數(shù)據(jù)科學(xué)技能將不斷得到完善。

醫(yī)生還需要接受如何向患者傳達AI見解的培訓(xùn)，Steel說。他們需要能夠解釋AI輸出的來源及其可靠性。有時，這些解決方案可能非常復(fù)雜且無法完全解釋，因此醫(yī)生需要具備建立信任的技能。到目前為止，數(shù)據(jù)科學(xué)培訓(xùn)主要由感興趣的學(xué)生推動，美國醫(yī)學(xué)協(xié)會醫(yī)學(xué)教育創(chuàng)新副總裁Kim Lomis博士在美國醫(yī)學(xué)協(xié)會采訪中表示。Lomis指出，現(xiàn)在已變得“迫切”，需要醫(yī)療領(lǐng)導(dǎo)將AI培訓(xùn)內(nèi)容納入必修課程。

然而，增加新興AI內(nèi)容可能會給教育工作者帶來挑戰(zhàn)：內(nèi)容對所有人來說都是新的，包括領(lǐng)導(dǎo)層?！霸S多機構(gòu)覺得他們沒有這方面的專業(yè)知識，”Lomis在采訪中說。而且，醫(yī)學(xué)院已經(jīng)承擔(dān)了在短短4年內(nèi)教授學(xué)生大量課程的任務(wù)。答案可能來自醫(yī)學(xué)院之外。Steel表示，為了滿足學(xué)生的教育需求，醫(yī)學(xué)院可能需要承擔(dān)或與高級數(shù)據(jù)科學(xué)教師合作。

整個醫(yī)療領(lǐng)域的培訓(xùn)

不僅受訓(xùn)者需要了解如何使用AI，整個臨床勞動力也需要更好地理解如何提供AI增強的、由醫(yī)生主導(dǎo)的護理，專家表示。

與本科醫(yī)學(xué)教育類似，研究生和博士后階段的AI培訓(xùn)也主要是選修課程。一些機構(gòu)如梅奧診所和肯塔基州路易斯維爾大學(xué)提供專門針對醫(yī)療專業(yè)人員的AI碩士項目。

但這可能并不適合所有人，Overgaard說。這些學(xué)位更集中在計劃在其專業(yè)領(lǐng)域指導(dǎo)AI項目的醫(yī)生身上。斯坦福、達特茅斯、哈佛和麻省理工學(xué)院等多所機構(gòu)提供短期課程或醫(yī)療AI證書。這些課程可能是希望深入了解AI工具的醫(yī)生的好選擇，尤其是在早期階段。

但所有專家都認(rèn)為外部教育不會成為強制要求。醫(yī)療系統(tǒng)最終將負(fù)責(zé)在其測試和推出AI工具時教育其員工。如果員工感到不安或覺得自己能力不足，無論AI多么優(yōu)秀，他們都不會采用。醫(yī)療系統(tǒng)將不得不投資于一線員工的培訓(xùn)，以實現(xiàn)這些大型AI采購的價值。

Overgaard補充說：“我交談過的許多臨床醫(yī)生已經(jīng)開始接受教育?！泵穵W診所已經(jīng)在AI教育方面進行了大量投資，將其納入一些培訓(xùn)項目，并與谷歌等開發(fā)者建立了合作關(guān)系。中型和小型系統(tǒng)可能會受益于這種“自上而下”的效應(yīng)。大型機構(gòu)將測試并實施多種醫(yī)療用途的AI，并傳遞有效的經(jīng)驗?！白鳛閾碛芯揞~資金和智力資源的組織，我們有責(zé)任不僅僅服務(wù)自己，”O(jiān)vergaard說，“還要建立系統(tǒng)、提出建議并創(chuàng)建其他醫(yī)療系統(tǒng)可以采納和改進的框架?！?/p>

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