人工知能がニューヨーク大学グロスマン医科大学の学生の学習を大幅に強化

Jun 09, 2023

教育、イノベーション

ニューヨーク大学ランゴン健康ニュース、2023 年春

医学生のリリー・ジーさんは、ラップトップで AI 駆動の Web ツールを使用して解剖学的画像を拡大し、体内の臓器の構造とその機能をよりよく視覚化できるようにしています。

写真: カルステン・モラン

Lニューヨーク大学グロスマン医科大学の医学生 1 年生である ily Ge さんは、授業を急速に進めています。 最新の解剖学モジュールの詳細を記憶するために取り組んでいるとき、彼女は現在研究している臓器に自動的に移動する仮想顕微鏡をめくります。 体のさまざまなシステムがどのように相互作用し、接続されているかを理解するために、彼女は仮想 3D 体を操作し、ズームインして「何が背後に何のループがあるのか​​」を確認していると彼女は言います。 道具が彼女専用に作られたように見えるとしても、それは実際にそうであるからです。

Ge 氏のクラスは、ニューヨーク大学グロスマン医科大学で現在実施されているプレシジョン エデュケーションと呼ばれる医学教育への先駆的なアプローチに初めて参加したものです。 この取り組みは米国医師会の資金の一部を受けて行われており、人工知能 (AI) を利用して、各生徒の学習スタイルと目標に合わせてカリキュラムと学習支援物を調整しています。 「画一的なカリキュラムとは異なり、プレシジョン エデュケーションでは、学習者の成果、ひいては患者の成果の向上に役立つ方法で、各個人の目標とニーズの根底にある複雑なメカニズムを考慮します」とマーク M. トリオラ医師は説明します。 、教育情報学の副学部長および医学教育イノベーション研究所の創設所長。

表面的には、生徒たちは AI の介入に決して気付かないかもしれません。 このシステムは、機械学習と呼ばれる一種の計算能力に依存しており、学生ポータルの舞台裏で動作します。 個人の学業成績や実際の経験（診察した患者、処置中のパフォーマンス、教授からのフィードバック）に関するデータを解析して、学業の旅全体を導き、軌道修正します。 たとえば、学生が自分の専門分野に自信がない場合、初期のキャリア探索ツールが予測分析を利用して選択科目を提案します。 学生が特定の条件を定期的に検索すると、AI ツールがそれに関する追加のビデオ、雑誌記事、その他の情報を表示します。これは、YouTube が猫愛好家にかわいいネコ科の動物を提供するのと同じ方法です。 また、生徒は新しい情報を吸収する方法を組み合わせて組み合わせることができるため、視覚的な学習者は講義を読むことができ、聴覚的な学習者は聞くことができます。

「画一的なカリキュラムとは異なり、プレシジョン エデュケーションでは、学習者の成果、ひいては患者の成果の向上に役立つ方法で、各個人の目標とニーズの根底にある複雑なメカニズムを考慮します。」—マーク M. トリオラ医師, 教育情報学副学部長

臨床経験の場合、アルゴリズムはニューヨーク大学ランゴンヘルスの電子医療記録システムである Epic を通じて抽出された匿名化された患者データを活用し、学生が臨床上の意思決定スキルを磨くのに役立ちます。 「これらのデータを確認して理解するための広範なダッシュボードとツールは、他のほとんどの医学部、研修生、およびそのコーチがアクセスできないものです」と Triola 博士は言います。 「目標は、学生が最高の医師になれるよう支援し、そこに至るまでの過程でどの選択科目や機会を探求したいかを適切に選択できるように支援することです」と彼は言います。

ニューヨーク大学グロスマン医科大学は Precision Education ツール キットの導入から 1 年目を終え、トリオラ博士とチームは学生と教育者の両方からのフィードバックを継続的に取り入れてツールを改善し、拡張しています。 プレシジョン・エデュケーションの影響は、ニューヨーク大学グロスマン医学部の壁をはるかに超えて広がることが予想されており、他のトップ医科大学も同様のツールを独自のカリキュラムに導入する方法についてトリオラ博士の専門家による助言を求めている。

次の大きなステップは、AI 主導のモデルを住民に提供することです。 ニューヨーク大学ランゴン大学はすでに、臨床科学教育次長兼総合臨床スキル担当ディレクターであるVerity E. Schaye医師（MHPE）が開発したNoteSenseと呼ばれるアプリを導入している。このアプリは、自然言語処理と呼ばれるAIの一種を使用して治療ノートを読むものである。 、フィードバックを提供し、住民間の改善を追跡します。 「当社の AI 学習ツールは、医学全体を学ぼうとする医学生とは異なり、臨床専門分野に集中できるため、新人医師にもさらに適用可能です」と Triola 博士は言います。 「これは精密教育の『精度』に非常に役立ちます。」