Curriculum frameworks and educational programs in artificial intelligence for medical students, residents, and practicing physicians: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this scoping review is to synthesize knowledge from the literature on curriculum frameworks and current educational programs that focus on the teaching and learning of artificial intelligence (AI) for medical students, residents, and practicing physicians. INTRODUCTION: To advance the implementation of AI in clinical practice, physicians need to have a better understanding of AI and how to use it within clinical practice. Consequently, medical education must introduce AI topics and concepts into the curriculum. Curriculum frameworks are educational road maps to teaching and learning. Therefore, any existing AI curriculum frameworks must be reviewed and, if none exist, such a framework must be developed. INCLUSION CRITERIA: This review will include articles that describe curriculum frameworks for teaching and learning AI in medicine, irrespective of country. All types of articles and study designs will be included, except conference abstracts and protocols. METHODS: This review will follow the JBI methodology for scoping reviews. Keywords will first be identified from relevant articles. Another search will then be conducted using the identified keywords and index terms. The following databases will be searched: MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid), Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), CINAHL (EBSCOhost), and Scopus. Gray literature will also be searched. Articles will be limited to the English and French languages, commencing from the year 2000. The reference lists of all included articles will be screened for additional articles. Data will then be extracted from included articles and the results will be presented in a table.
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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 | 0,124 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,012 |
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 ».