Introducing the CARES Model: Integrating Artificial Intelligence, Medical Education, and Patient-Centered Care
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) is transforming the delivery of patient-centred healthcare in Canada and around the globe. As AI becomes mainstream in daily clinical practice, it is increasingly critical to equip physicians and medical trainees with the skills to effectively integrate AI into patient-centered care. In Canada, medical education is guided by the CanMEDS framework, which is structured around seven CanMEDS roles: Medical Expert, Communicator, Collaborator, Leader, Health Advocate, Scholar, and Professional. Despite the growing influence of AI in healthcare, there is a notable absence of AI-specific competencies within medical education for critically evaluating AI tools, interpreting AI-generated outputs, and safely and ethically integrating AI into clinical decision-making. To bridge this gap, we suggest a new model for physicians and medical trainees to critically evaluate the use of AI in clinical practice, based on patient-centered principles. This model is based on the core concepts of Communication, Autonomy, Respect, Equity, and Safety, which together form the CARES model. Integrating the CARES model into medical education should adopt a constructivist approach, leveraging active learning, case-based scenarios, simulations, and real-world experiences to prepare learners for the complexities of AI in clinical practice. Our research suggests that the CanMEDS framework offers an ideal foundation to explore the core domains of the CARES model, which can be adopted and integrated into daily clinical practice to promote digital literacy. Importantly, the CARES model can be adapted to fit existing medical curricula and tailored to align with global efforts to integrate AI into medical education. Additionally, we have found that central to this approach is the incorporation of feedback loops from both learners and instructors to ensure a sustained focus on patient-centered care. Our findings highlight the opportunities presented by the CARES model to promote digital literacy among physicians and medical trainees in a novel way using the existing CanMEDS framework. By leveraging the flexibility of the CanMEDS framework, we hope to increase digital literacy among physicians and medical trainees. The CARES model represents a novel approach to prepare the next generation of healthcare providers to use AI safely and effectively in their practice while maintaining a patient-centered focus.
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 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 | 0,020 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,029 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».