健康

研修期間中の補足的なAI教育は重要なメリットにつながる

人工知能ソリューションに関する補足教育を修了した放射線科研修医は、ほぼ全員がそのようなプログラムを有益であると認識していますが、新進の放射線科医向けの標準化された AI カリキュラムはまだありません。 2019 年、北米放射線学会は、あらゆる経験レベルの放射線専門家がこの新しいテクノロジーに習熟できるよう、画像 AI 基礎認定プログラムを開始しました。最近、マウントサイナイ医療システム傘下の 2 つの放射線科研修プログラムで、追加された AI カリキュラムが研修医にとってどれほど有益であるかを直接確認しました。 4 か月間のコースを修了した研修医は、AI の知識とスキルの評価スコアが 40% 近く向上しました。 AI技術とソフトウェアの急速な進化により、このテーマに関する適切な教育教材を開発することは動く標的を狙うようなものになりかねないが、 学術放射線学 RSNA のような組織のこうした取り組みが、構造化された AI 教育への道を切り開いていることを示しています。 [1]「AI の幅と深さが増していることを考えると、放射線科研修医向けのカリキュラムを策定することは特に難しい課題だと考えられます」と、ニューヨークのマウントサイナイ・アイカーン医科大学の責任著者であるマーク・フィンケルスタイン医学博士と同僚は説明する。「AI を効果的に活用する方法を学ぶには、講義資料だけでなく、実社会でのスキルを構築しサポートするための実践的な練習も必要です。」 #研修期間中の補足的なAI教育は重要なメリットにつながる