Salamat sa pagbisita sa Nature.com.Ang bersyon sa browser nga imong gigamit adunay limitado nga suporta sa CSS.Alang sa labing maayo nga mga resulta, among girekomendar ang paggamit sa mas bag-ong bersyon sa imong browser (o i-off ang compatibility mode sa Internet Explorer).Sa kasamtangan, aron masiguro ang padayon nga suporta, gipakita namon ang site nga wala’y istilo o JavaScript.
Ang mga aplikasyon sa clinical artificial intelligence (AI) paspas nga mitubo, apan ang kasamtangan nga medikal nga kurikulum sa eskwelahan nagtanyag og limitado nga pagtudlo nga naglangkob niini nga dapit.Dinhi among gihulagway ang usa ka kurso sa pagbansay sa artificial intelligence nga among gipalambo ug gihatag sa mga estudyante sa medisina sa Canada ug naghimo og mga rekomendasyon alang sa umaabot nga pagbansay.
Ang artificial intelligence (AI) sa medisina makapauswag sa kahusayan sa trabahoan ug makatabang sa paghimog desisyon sa klinika.Aron luwas nga makagiya sa paggamit sa artificial intelligence, ang mga doktor kinahanglan nga adunay pipila ka pagsabut sa artificial intelligence.Daghang mga komento ang nagpasiugda sa pagtudlo sa mga konsepto sa AI1, sama sa pagpatin-aw sa mga modelo sa AI ug mga proseso sa pag-verify2.Bisan pa, pipila ka mga istruktura nga plano ang gipatuman, labi na sa nasudnon nga lebel.Pinto dos Santos et al.3.263 ka mga estudyante sa medisina ang gi-survey ug 71% miuyon nga kinahanglan nila ang pagbansay sa artificial intelligence.Ang pagtudlo sa artipisyal nga paniktik sa usa ka medikal nga mamiminaw nanginahanglan maampingon nga laraw nga naghiusa sa teknikal ug dili teknikal nga mga konsepto alang sa mga estudyante nga kanunay adunay daghang nauna nga kahibalo.Gihubit namon ang among kasinatian sa paghatud sa usa ka serye sa mga workshop sa AI sa tulo ka grupo sa mga estudyante sa medikal ug naghimo og mga rekomendasyon alang sa umaabot nga medikal nga edukasyon sa AI.
Ang among lima ka semana nga Introduction to Artificial Intelligence in Medicine workshop para sa mga estudyante sa medisina gihimo tulo ka beses tali sa Pebrero 2019 ug Abril 2021. Ang iskedyul sa matag workshop, nga adunay mubo nga paghulagway sa mga pagbag-o sa kurso, gipakita sa Figure 1. Ang among kurso adunay tulo ka nag-unang tumong sa pagkat-on: nasabtan sa mga estudyante kung giunsa pagproseso ang datos sa mga aplikasyon sa artificial intelligence, pag-analisar sa literatura sa artificial intelligence alang sa mga klinikal nga aplikasyon, ug pahimuslan ang mga oportunidad nga makigtambayayong sa mga inhenyero nga nagpalambo sa artificial intelligence.
Asul ang hisgutanan sa lecture ug ang light blue mao ang interactive nga pangutana ug tubag nga panahon.Ang abuhon nga seksyon mao ang pokus sa mubo nga pagrepaso sa literatura.Ang orange nga mga seksyon maoy pinili nga mga case study nga naghulagway sa mga modelo o teknik sa artipisyal nga paniktik.Ang Green usa ka giya nga kurso sa pagprograma nga gidisenyo aron itudlo ang artipisyal nga paniktik aron masulbad ang mga problema sa klinika ug pagtimbang-timbang sa mga modelo.Ang sulod ug gidugayon sa mga workshop managlahi base sa assessment sa mga panginahanglan sa estudyante.
Ang unang workshop gihimo sa University of British Columbia gikan sa Pebrero hangtod Abril 2019, ug ang tanang 8 ka partisipante mihatag ug positibong feedback4.Tungod sa COVID-19, ang ikaduhang workshop gihimo halos sa Oktubre-Nobyembre 2020, nga adunay 222 ka mga estudyante sa medisina ug 3 ka mga residente gikan sa 8 ka Canadian medical schools ang nagparehistro.Ang mga slide ug code sa presentasyon gi-upload sa usa ka open access site (http://ubcaimed.github.io).Ang yawe nga feedback gikan sa una nga pag-uli mao nga ang mga lektyur grabe kaayo ug ang materyal labi ka teoretikal.Ang pag-alagad sa unom ka lainlaing time zone sa Canada naghatag ug dugang nga mga hagit.Busa, ang ikaduhang workshop gipamub-an ang matag sesyon ngadto sa 1 ka oras, gipasimple ang materyal sa kurso, gidugang ang dugang nga mga case study, ug nagmugna og boilerplate nga mga programa nga nagtugot sa mga partisipante sa pagkompleto sa code snippet nga adunay gamay nga debugging (Kahon 1).Ang panguna nga feedback gikan sa ikaduhang pag-uli naglakip sa positibo nga feedback sa mga ehersisyo sa pagprograma ug usa ka hangyo nga ipakita ang pagplano alang sa usa ka proyekto sa pagkat-on sa makina.Busa, sa among ikatulo nga workshop, nga gihimo halos alang sa 126 ka medikal nga mga estudyante niadtong Marso-Abril 2021, among gilakip ang mas daghang interactive coding exercises ug project feedback sessions aron ipakita ang epekto sa paggamit sa workshop concepts sa mga proyekto.
Pagtuki sa Data: Usa ka natad sa pagtuon sa estadistika nga nagpaila sa makahuluganon nga mga sumbanan sa datos pinaagi sa pag-analisar, pagproseso, ug pagpakigsulti sa mga sumbanan sa datos.
Pagmina sa datos: ang proseso sa pag-ila ug pagkuha sa datos.Sa konteksto sa artificial intelligence, kini kasagaran dako, nga adunay daghang mga variable alang sa matag sample.
Pagkunhod sa Dimensionality: Ang proseso sa pagbag-o sa datos nga adunay daghang indibidwal nga mga bahin ngadto sa mas gamay nga mga bahin samtang gipreserbar ang importante nga mga kabtangan sa orihinal nga set sa datos.
Mga Kinaiya (sa konteksto sa artificial intelligence): masukod nga mga kabtangan sa usa ka sample.Kanunay nga gigamit nga baylobaylo sa "property" o "variable".
Gradient Activation Map: Usa ka teknik nga gigamit sa paghubad sa mga modelo sa artipisyal nga paniktik (ilabi na sa convolutional neural network), nga nag-analisar sa proseso sa pag-optimize sa kataposang bahin sa network aron mailhan ang mga rehiyon sa datos o mga hulagway nga prediktibo kaayo.
Standard nga Modelo: Usa ka kasamtangan nga modelo sa AI nga nabansay nang daan sa pagbuhat sa susama nga mga buluhaton.
Pagsulay (sa konteksto sa artificial intelligence): pag-obserbar kung giunsa paghimo sa usa ka modelo ang usa ka buluhaton gamit ang datos nga wala pa niini nasugatan kaniadto.
Paghanas (sa konteksto sa artificial intelligence): Paghatag ug modelo sa datos ug mga resulta aron ang modelo mag-adjust sa internal nga mga parameter niini aron ma-optimize ang abilidad niini sa paghimo sa mga buluhaton gamit ang bag-ong datos.
Vector: han-ay sa datos.Sa pagkat-on sa makina, ang matag elemento sa array kasagaran usa ka talagsaon nga bahin sa sample.
Gilista sa Talaan 1 ang pinakabag-o nga mga kurso para sa Abril 2021, lakip ang gipunting nga mga katuyoan sa pagkat-on alang sa matag hilisgutan.Kini nga workshop gituyo alang sa mga bag-o sa teknikal nga lebel ug wala magkinahanglan bisan unsang kahibalo sa matematika lapas sa unang tuig sa usa ka undergraduate nga medikal nga degree.Ang kurso gimugna sa 6 ka estudyante sa medisina ug 3 ka magtutudlo nga adunay advanced degree sa engineering.Ang mga inhenyero nagpalambo sa teorya sa artificial intelligence aron itudlo, ug ang mga estudyante sa medisina nagkat-on sa materyal nga may kalabotan sa klinika.
Ang mga workshop naglakip sa mga lecture, case study, ug guided programming.Sa unang lecture, girepaso namo ang pinili nga mga konsepto sa pagtuki sa datos sa biostatistics, lakip ang data visualization, logistic regression, ug ang pagtandi sa descriptive ug inductive statistics.Bisan kung ang pag-analisar sa datos mao ang pundasyon sa artificial intelligence, wala namo iapil ang mga hilisgutan sama sa data mining, significance testing, o interactive visualization.Kini tungod sa mga limitasyon sa oras ug tungod usab kay ang pipila ka mga undergraduate nga mga estudyante adunay una nga pagbansay sa biostatistics ug gusto nga maglakip sa labi ka talagsaon nga mga hilisgutan sa pagkat-on sa makina.Ang sunod nga lektyur nagpaila sa modernong mga pamaagi ug naghisgot sa pagporma sa problema sa AI, mga bentaha ug mga limitasyon sa mga modelo sa AI, ug pagsulay sa modelo.Ang mga lektyur gisuportahan sa literatura ug praktikal nga panukiduki sa mga naa na nga artipisyal nga paniktik nga aparato.Gihatagan namon og gibug-aton ang mga kahanas nga gikinahanglan sa pagtimbang-timbang sa pagka-epektibo ug posibilidad sa usa ka modelo aron matubag ang mga pangutana sa klinika, lakip ang pagsabut sa mga limitasyon sa mga naa na nga artipisyal nga paniktik nga mga aparato.Pananglitan, gihangyo namon ang mga estudyante sa paghubad sa mga panudlo sa kadaot sa ulo sa bata nga gisugyot ni Kupperman et al., 5 nga nagpatuman sa usa ka algorithm sa artificial intelligence decision tree aron mahibal-an kung ang usa ka CT scan mahimong mapuslanon base sa pagsusi sa usa ka doktor.Gihatagan namon og gibug-aton nga kini usa ka sagad nga pananglitan sa AI nga naghatag mga predictive analytics aron mahubad sa mga doktor, imbes nga ilisan ang mga doktor.
Sa magamit nga open source bootstrap nga mga pananglitan sa programming (https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/programming_examples), among gipakita kung unsaon paghimo sa exploratory data analysis, dimensionality reduction, standard model loading, ug training .ug pagsulay.Gigamit namo ang mga notebook sa Google Colaboratory (Google LLC, Mountain View, CA), nga nagtugot sa Python code nga ipatuman gikan sa usa ka web browser.Sa Fig. Ang Figure 2 naghatag usa ka pananglitan sa usa ka ehersisyo sa programming.Kini nga ehersisyo naglakip sa pagtagna sa mga malignancies gamit ang Wisconsin Open Breast Imaging Dataset6 ug usa ka decision tree algorithm.
Ipresentar ang mga programa sa tibuok semana sa may kalabutan nga mga hilisgutan ug pagpili og mga pananglitan gikan sa gipatik nga AI nga mga aplikasyon.Ang mga elemento sa pagprograma gilakip lamang kung kini gikonsiderar nga may kalabutan sa paghatag og panabut sa umaabot nga klinikal nga praktis, sama sa kung giunsa pagtimbang-timbang ang mga modelo aron mahibal-an kung andam na ba sila gamiton sa mga pagsulay sa klinika.Kini nga mga pananglitan mosangko sa usa ka bug-os nga end-to-end nga aplikasyon nga nagklasipikar sa mga tumor ingon benign o malignant base sa mga parameter sa medikal nga imahe.
Heterogenity sa naunang kahibalo.Ang among mga partisipante lainlain sa ilang lebel sa kahibalo sa matematika.Pananglitan, ang mga estudyante nga adunay advanced background sa engineering nangita alang sa mas lawom nga materyal, sama sa kung giunsa paghimo ang ilang kaugalingon nga pagbag-o sa Fourier.Apan, ang paghisgot sa Fourier algorithm sa klase dili mahimo tungod kay nagkinahanglan kini og lawom nga kahibalo sa pagproseso sa signal.
Outflow sa pagtambong.Ang pagtambong sa follow-up nga mga miting mikunhod, ilabi na sa online nga mga format.Ang usa ka solusyon mao ang pagsubay sa pagtambong ug paghatag og sertipiko sa pagkompleto.Ang mga medikal nga eskwelahan nahibal-an nga makaila sa mga transcript sa mga ekstrakurikular nga kalihokan sa akademiko sa mga estudyante, nga makadasig sa mga estudyante sa pagpadayon sa usa ka degree.
Disenyo sa Kurso: Tungod kay ang AI naglangkob sa daghang mga subfield, ang pagpili sa kinauyokan nga mga konsepto sa angay nga giladmon ug gilapdon mahimong mahagiton.Pananglitan, ang pagpadayon sa paggamit sa mga gamit sa AI gikan sa laboratoryo hangtod sa klinika usa ka hinungdanon nga hilisgutan.Samtang gisakup namon ang preprocessing sa datos, paghimo sa modelo, ug pag-validate, wala kami nag-apil sa mga hilisgutan sama sa dagkong data analytics, interactive visualization, o pagpahigayon sa mga klinikal nga pagsulay sa AI, sa baylo nagpunting kami sa labing talagsaon nga mga konsepto sa AI.Ang among giya nga prinsipyo mao ang pagpalambo sa literasiya, dili mga kahanas.Pananglitan, ang pagsabut kung giunsa ang usa ka modelo nagproseso sa mga bahin sa pag-input hinungdanon alang sa pagkahubad.Usa ka paagi sa pagbuhat niini mao ang paggamit sa mga mapa sa pagpaaktibo sa gradient, nga mahimong mahanduraw kung unsang mga rehiyon sa datos ang matag-an.Bisan pa, kini nanginahanglan ug multivariate calculus ug dili mahimo nga ipaila8.Ang paghimo og usa ka komon nga terminolohiya usa ka mahagiton tungod kay kami naningkamot sa pagpatin-aw kon unsaon pagtrabaho uban sa mga datos isip mga vector nga walay mathematical formalism.Timan-i nga ang lainlaing mga termino adunay parehas nga kahulugan, pananglitan, sa epidemiology, ang usa ka "kinaiya" gihulagway nga usa ka "variable" o "attribute."
Pagpabilin sa kahibalo.Tungod kay ang paggamit sa AI limitado, ang gidak-on nga ang mga partisipante nagpabilin nga kahibalo nagpabilin nga makita.Ang mga kurikulum sa medikal nga eskwelahan kanunay nga nagsalig sa gilay-on nga pagbalik-balik aron mapalig-on ang kahibalo sa panahon sa praktikal nga mga rotation,9 nga mahimo usab nga magamit sa edukasyon sa AI.
Ang propesyonalismo mas importante kay sa literasiya.Ang giladmon sa materyal gilaraw nga wala’y kalisud sa matematika, nga usa ka problema sa paglansad sa mga klinikal nga kurso sa artificial intelligence.Sa mga pananglitan sa programming, migamit kami og template program nga nagtugot sa mga partisipante sa pagpuno sa mga field ug pagpadagan sa software nga dili na kinahanglan nga mahibal-an kung unsaon pag-set up ang usa ka kompleto nga programming environment.
Mga kabalaka bahin sa artificial intelligence nga gitumong: Adunay kaylap nga kabalaka nga ang artificial intelligence mahimong mopuli sa pipila ka mga klinikal nga katungdanan3.Aron matubag kini nga isyu, among gipatin-aw ang mga limitasyon sa AI, lakip ang kamatuoran nga halos tanan nga mga teknolohiya sa AI nga gi-aprobahan sa mga regulator nanginahanglan ug pagdumala sa doktor11.Gihatagan usab namo og gibug-aton ang importansya sa bias tungod kay ang mga algorithm dali nga mapihigon, ilabi na kung ang data set dili lainlain12.Tungod niini, ang usa ka subgroup mahimong dili husto nga modelo, nga mosangput sa dili patas nga mga desisyon sa klinika.
Ang mga kapanguhaan magamit sa publiko: Naghimo kami mga kapanguhaan nga magamit sa publiko, lakip ang mga slide sa lecture ug code.Bisan kung ang pag-access sa kadungan nga sulud limitado tungod sa mga time zone, ang bukas nga gigikanan nga sulud usa ka kombenyente nga pamaagi alang sa asynchronous nga pagkat-on tungod kay ang kahanas sa AI dili magamit sa tanan nga mga medikal nga eskwelahan.
Interdisciplinary Collaboration: Kini nga workshop usa ka joint venture nga gipasiugdahan sa medikal nga mga estudyante aron sa pagplano sa mga kurso uban sa mga inhenyero.Gipakita niini ang mga oportunidad sa kolaborasyon ug mga kal-ang sa kahibalo sa duha ka mga lugar, nga nagtugot sa mga partisipante nga masabtan ang potensyal nga tahas nga ilang matampo sa umaabot.
Ipasabut ang mga kinauyokan sa AI.Ang paghubit sa usa ka lista sa mga katakus naghatag usa ka estandard nga istruktura nga mahimong i-integrate sa naglungtad nga kurikulum nga medikal nga nakabase sa katakus.Kini nga workshop sa pagkakaron naggamit sa Learning Objective Levels 2 (Comprehension), 3 (Application), ug 4 (Analysis) sa Bloom's Taxonomy.Ang pagbaton og mga kahinguhaan sa mas taas nga lebel sa klasipikasyon, sama sa paghimo og mga proyekto, makapalig-on pa sa kahibalo.Nanginahanglan kini nga magtrabaho kauban ang mga eksperto sa klinika aron mahibal-an kung giunsa ang mga hilisgutan sa AI mahimong magamit sa mga agianan sa trabaho sa klinika ug mapugngan ang pagtudlo sa nagbalikbalik nga mga hilisgutan nga naapil na sa standard nga kurikulum sa medikal.
Paghimo og mga case study gamit ang AI.Sama sa klinikal nga mga pananglitan, ang pagkat-on nga nakabase sa kaso mahimong makapalig-on sa abstract nga mga konsepto pinaagi sa pagpasiugda sa ilang kalabutan sa mga pangutana sa klinika.Pananglitan, ang usa ka workshop nga pagtuon nag-analisar sa AI-based diabetic retinopathy detection system 13 sa Google aron mahibal-an ang mga hagit sa agianan gikan sa lab ngadto sa klinika, sama sa mga kinahanglanon sa gawas nga validation ug mga agianan sa pagtugot sa regulasyon.
Paggamit sa eksperyensyal nga pagkat-on: Ang teknikal nga kahanas nanginahanglan ug naka-focus nga praktis ug gibalikbalik nga aplikasyon aron ma-master, parehas sa nagtuyok nga mga kasinatian sa pagkat-on sa mga klinikal nga nagbansay.Usa ka potensyal nga solusyon mao ang flipped classroom model, nga gikataho aron mapaayo ang pagpadayon sa kahibalo sa edukasyon sa engineering14.Niini nga modelo, ang mga estudyante nagrepaso sa teoretikal nga materyal nga independente ug ang oras sa klase gigahin sa pagsulbad sa mga problema pinaagi sa mga case study.
Pag-scale alang sa multidisciplinary nga mga partisipante: Gilantaw namon ang pagsagop sa AI nga naglambigit sa kolaborasyon sa daghang mga disiplina, lakip ang mga doktor ug mga kaalyado nga propesyonal sa kahimsog nga adunay lainlaing lebel sa pagbansay.Busa, ang mga kurikulum mahimong kinahanglan nga pauswagon sa konsultasyon sa mga magtutudlo gikan sa lainlaing mga departamento aron ipahiangay ang ilang sulud sa lainlaing mga lugar sa pag-atiman sa kahimsog.
Ang artificial intelligence kay high-tech ug ang kinauyokan nga mga konsepto niini may kalabotan sa matematika ug computer science.Ang pagbansay sa mga personahe sa pag-atiman sa panglawas aron masabtan ang artificial intelligence nagpresentar ug talagsaon nga mga hagit sa pagpili sa sulod, kalambigitan sa klinika, ug mga pamaagi sa paghatod.Naglaum kami nga ang mga panabut nga nakuha gikan sa mga workshop sa AI sa Edukasyon makatabang sa umaabot nga mga magtutudlo sa pagdawat sa mga bag-ong paagi aron maapil ang AI sa medikal nga edukasyon.
Ang script sa Google Colaboratory Python bukas nga tinubdan ug anaa sa: https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/.
Prober, KG ug Khan, S. Rethinking medikal nga edukasyon: usa ka tawag sa aksyon.Akkad.tambal.88, 1407–1410 (2013).
McCoy, LG ug uban pa. Unsa man ang kinahanglan mahibal-an sa mga estudyante sa medikal bahin sa artificial intelligence?NPZh nga mga numero.Medisina 3, 1–3 (2020).
Dos Santos, DP, ug uban pa.Mga kinaiya sa mga estudyante sa medikal ngadto sa artipisyal nga paniktik: usa ka survey sa multicenter.EURO.radiation.29, 1640–1646 (2019).
Fan, KY, Hu, R., ug Singla, R. Introduction to machine learning for medical students: a pilot project.J. Med.pagtudlo.54, 1042–1043 (2020).
Cooperman N, ug uban pa.Pag-ila sa mga bata sa ubos kaayo nga risgo sa klinikal nga mahinungdanon nga kadaot sa utok human sa kadaot sa ulo: usa ka prospective nga pagtuon sa grupo.Lancet 374, 1160–1170 (2009).
Street, WN, Wolberg, WH ug Mangasarian, OL.Nuclear feature extraction alang sa breast tumor diagnosis.Biomedical Science.Pagproseso sa imahe.Biomedical Science.Weiss.1905, 861–870 (1993).
Chen, PHC, Liu, Y. ug Peng, L. Giunsa paghimo ang mga modelo sa pagkat-on sa makina alang sa pag-atiman sa panglawas.Si Nat.Si Matt.18, 410–414 (2019).
Selvaraju, RR ug uban pa.Grad-cam: Visual nga interpretasyon sa lawom nga mga network pinaagi sa gradient-based localization.Mga Pamaagi sa IEEE International Conference on Computer Vision, 618–626 (2017).
Kumaravel B, Stewart K ug Ilic D. Pag-uswag ug pagtimbang-timbang sa usa ka spiral nga modelo alang sa pag-assess sa ebidensya nga nakabase sa mga katakus sa medisina gamit ang OSCE sa undergraduate nga medikal nga edukasyon.BMK Medicine.pagtudlo.21, 1–9 (2021).
Kolachalama VB ug Garg PS Machine pagkat-on ug medikal nga edukasyon.NPZh nga mga numero.tambal.1, 1–3 (2018).
van Leeuwen, KG, Schalekamp, S., Rutten, MJ, van Ginneken, B. ug de Rooy, M. Artipisyal nga paniktik sa radiology: 100 ka komersyal nga mga produkto ug ang ilang siyentipikong ebidensya.EURO.radiation.31, 3797–3804 (2021).
Topol, EJ High-performance nga tambal: ang panagtapok sa tawo ug artipisyal nga paniktik.Si Nat.tambal.25, 44–56 (2019).
Bede, E. ug uban pa.Ang ebalwasyon nga nakasentro sa tawo sa usa ka lawom nga sistema sa pagkat-on nga gipakatap sa klinika alang sa pag-ila sa diabetic retinopathy.Mga Pamaagi sa 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (2020).
Kerr, B. Ang nabali nga classroom sa edukasyon sa engineering: Usa ka pagrepaso sa panukiduki.Mga Pamaagi sa 2015 International Conference on Interactive Collaborative Learning (2015).
Ang mga tagsulat nagpasalamat kang Danielle Walker, Tim Salcudin, ug Peter Zandstra gikan sa Biomedical Imaging ug Artificial Intelligence Research Cluster sa University of British Columbia alang sa suporta ug pondo.
Ang RH, PP, ZH, RS ug MA maoy responsable sa pagpalambo sa sulod sa pagtudlo sa workshop.Ang RH ug PP maoy responsable sa pagpalambo sa mga pananglitan sa programming.Ang KYF, OY, MT ug PW maoy responsable sa logistical nga organisasyon sa proyekto ug sa pagtuki sa mga workshop.Ang RH, OY, MT, RS maoy responsable sa paghimo sa mga numero ug mga lamesa.Ang RH, KYF, PP, ZH, OY, MY, PW, TL, MA, RS maoy responsable sa pag-draft ug pag-edit sa dokumento.
Ang Communication Medicine nagpasalamat kang Carolyn McGregor, Fabio Moraes, ug Aditya Borakati sa ilang mga kontribusyon sa pagrepaso niini nga trabaho.
Oras sa pag-post: Peb-19-2024