Leveraging Datathons to Teach AI in Undergraduate Medical Education: Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: As artificial intelligence and machine learning become increasingly influential in clinical practice, it is critical for future physicians to understand how such novel technologies will impact the delivery of patient care. Objective: We describe 2 trainee-led, multi-institutional datathons as an effective means of teaching key data science and machine learning skills to medical trainees. We offer key insights on the practical implementation of such datathons and analyze experiences gained and lessons learned for future datathon initiatives. Methods: We detail 2 recent datathons organized by MDplus, a national trainee-led nonprofit organization. To assess the efficacy of the datathon as an educational experience, an opt-in postdatathon survey was sent to all registered participants. Survey responses were deidentified and anonymized before downstream analysis to assess the quality of datathon experiences and areas for future work. Results: Our digital datathons between 2023 and 2024 were attended by approximately 200 medical trainees across the United States. A diverse array of medical specialty interests was represented among participants, with 43% (21/49) of survey participants expressing an interest in internal medicine, 35% (17/49) in surgery, and 22% (11/49) in radiology. Participant skills in leveraging Python for analyzing medical datasets improved after the datathon, and survey respondents enjoyed participating in the datathon. Conclusions: The datathon proved to be an effective and cost-effective means of providing medical trainees the opportunity to collaborate on data-driven projects in health care. Participants agreed that datathons improved their ability to generate clinically meaningful insights from data. Our results suggest that datathons can serve as valuable and effective educational experiences for medical trainees to become better skilled in leveraging data science and artificial intelligence for patient care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».