Canadian oncology residents’ knowledge of and attitudes towards artificial intelligence and machine learning.
Notice bibliographique
Résumé
e13587 Background: The use of artificial intelligence (AI) and machine learning is becoming more common and is expected to expand further in order to meet the needs of our ever-evolving healthcare system. In oncology, AI and machine learning are already being explored in various applications. Despite AI’s importance, there is sparse formal teaching on AI incorporated into medical schools’ curricula and residency training programs. In this study, we examined the perceptions and knowledge of Canadian oncology residents and fellows with respect to AI technologies. Methods: An electronic, anonymous, questionnaire-based survey was distributed to residents and fellows in medical and radiation oncology programs across Canada. Survey questions spanned areas of demographics, familiarity with AI, personal attitudes towards AI, and perspectives regarding AI use in different specialties. Approval was obtained from the Queen’s Research Ethics Board prior to conducting this study. Mixed-methods statistical analysis is ongoing. Qualitative data will be analyzed using thematic analysis. Univariable and multivariable regressions will be conducted to identify any correlation between perception or knowledge of AI and demographic factors. Results: Fifty-seven participants responded in total. Most residents (67%) agreed or strongly agreed that it was important they learn about AI. Seventy percent indicated that, if given the chance, they would like to learn more about AI, yet the majority of participants (88%) indicated they had not received formalized teaching. Disciplines that were felt to be most associated with AI were radiology (98%), radiation oncology (84%), and pathology (58%). With respect to the field of radiation oncology, 98% of respondents felt that AI had the potential to replace some, most, or all medical activities. A perceived barrier to understanding AI was a lack of knowledge of mathematics and programming (63%). Respondents indicated that their preferred formats for learning about AI would be workshops (78%), lectures (60%), and collaborative activities with other departments (46%). Conclusions: Our results show that Canadian oncology residents’ sense that AI is important and relevant to their area of training. Despite this, they have not received education on these topics. Thus, formalized teaching, such as lectures and workshops, would be perceived as beneficial by most Canadian oncology residents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».