The use of artificial intelligence in paediatric postgraduate medical education: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Artificial intelligence (AI) encompasses a wide range of technologies that enable computers to mimic human intellect and is playing a significant role in healthcare education. Objectives: To review the current applications of AI in paediatric postgraduate medical education programs. Methods: A scoping review was conducted using a comprehensive literature search involving Ovid MEDLINE, Ovid Embase, and ERIC conducted from 1946 to May 27, 2024. Inclusion criteria involved articles that discussed AI in postgraduate paediatric education. Articles that addressed undergraduate education and other health professional education were excluded. Results: Nine articles met the inclusion criteria. Four studies were conducted in the United States, two in China, and one each in France, Korea, and Canada. The studies discussed the use of AI in general paediatrics, paediatric oncology, developmental paediatrics, and paediatric genetics. AI was used as a clinical decision support tool in postgraduate training in seven studies with mixed results on the accuracy of AI predictions. One study used AI models to assess residents' intubation competency, and another assessed the experiences and general perspectives of AI among paediatric residents and junior faculty. Conclusions: Amongst included studies, AI was largely used as a clinical decision support tool in paediatric postgraduate education and the accuracy of AI predictions are improved when large amounts of data are used to train and tune the AI model. As such, physicians should be trained in AI use and take an active role in training and tuning AI models on an ongoing basis to ensure appropriate use of AI in healthcare.
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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 | 0,010 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».