The Promise and Perils of Artificial Intelligence in Health Professions Education Practice and Scholarship
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Artificial intelligence (AI) methods, especially machine learning and natural language processing, are increasingly affecting health professions education (HPE), including the medical school application and selection processes, assessment, and scholarship production. The rise of large language models over the past 18 months, such as ChatGPT, has raised questions about how best to incorporate these methods into HPE. The lack of training in AI among most HPE faculty and scholars poses an important challenge in facilitating such discussions. In this commentary, the authors provide a primer on the AI methods most often used in the practice and scholarship of HPE, discuss the most pressing challenges and opportunities these tools afford, and underscore that these methods should be understood as part of the larger set of statistical tools available.Despite their ability to process huge amounts of data and their high performance completing some tasks, AI methods are only as good as the data on which they are trained. Of particular importance is that these models can perpetuate the biases that are present in those training datasets, and they can be applied in a biased manner by human users. A minimum set of expectations for the application of AI methods in HPE practice and scholarship is discussed in this commentary, including the interpretability of the models developed and the transparency needed into the use and characteristics of such methods.The rise of AI methods is affecting multiple aspects of HPE including raising questions about how best to incorporate these models into HPE practice and scholarship. In this commentary, we provide a primer on the AI methods most often used in HPE and discuss the most pressing challenges and opportunities these tools afford.
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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 | 0,041 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,042 |
| Communication savante | 0,018 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».