სიახლეები

OpenAI-ის ChatGPT (ჩატის გენერაციული წინასწარ მომზადებული ტრანსფორმატორი) არის ხელოვნური ინტელექტით (AI) მართული ჩატბოტი, რომელიც ისტორიაში ყველაზე სწრაფად მზარდ ინტერნეტ აპლიკაციად იქცა. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი, მათ შორის დიდი ენობრივი მოდელები, როგორიცაა GPT, ქმნის ადამიანის მიერ გენერირებული ტექსტის მსგავს ტექსტს და, როგორც ჩანს, ადამიანის აზროვნებას ბაძავს. სტაჟიორები და კლინიცისტები უკვე იყენებენ ამ ტექნოლოგიას და სამედიცინო განათლებას არ შეუძლია ყოყმანის საშუალება მისცეს. სამედიცინო განათლების სფერო ახლა ხელოვნური ინტელექტის გავლენას უნდა გაუმკლავდეს.

ხელოვნური ინტელექტის მედიცინაზე გავლენის შესახებ მრავალი ლეგიტიმური შეშფოთება არსებობს, მათ შორის ხელოვნური ინტელექტის მიერ ინფორმაციის გაყალბებისა და ფაქტად წარმოჩენის პოტენციალი (ცნობილია, როგორც „ილუზია“), ხელოვნური ინტელექტის გავლენა პაციენტის კონფიდენციალურობაზე და წყარო მონაცემებში მიკერძოების ჩართვის რისკი. თუმცა, ჩვენ შეშფოთებულები ვართ, რომ მხოლოდ ამ დაუყოვნებლივ გამოწვევებზე ფოკუსირება ფარავს მრავალ უფრო ფართო გავლენას, რაც ხელოვნურ ინტელექტს შეიძლება ჰქონდეს სამედიცინო განათლებაზე, განსაკუთრებით იმ გზებს, რომლითაც ტექნოლოგიას შეუძლია ჩამოაყალიბოს აზროვნების სტრუქტურები და მომავალი თაობების სტაჟიორებისა და ექიმების მოვლის ნიმუშები.

ისტორიის მანძილზე, ტექნოლოგიამ შეცვალა ექიმების აზროვნება. მე-19 საუკუნეში სტეტოსკოპის გამოგონებამ გარკვეულწილად ხელი შეუწყო ფიზიკური გასინჯვის გაუმჯობესებასა და სრულყოფას, შემდეგ კი გაჩნდა დიაგნოსტიკური დეტექტივის თვითშეგნება. ბოლო დროს, ინფორმაციულმა ტექნოლოგიებმა შეცვალა კლინიკური აზროვნების მოდელი, როგორც ამას პრობლემაზე ორიენტირებული სამედიცინო ჩანაწერების გამომგონებელი ლოურენს ვიდი ამბობს: „ექიმები მონაცემების სტრუქტურირების წესს ცვლიან ჩვენი აზროვნების წესზე“. თანამედროვე ჯანდაცვის გადახდის სტრუქტურები, ხარისხის გაუმჯობესების სისტემები და მიმდინარე ელექტრონული სამედიცინო ჩანაწერები (და მათთან დაკავშირებული პრობლემები) ღრმად იყო გავლენილი ამ ჩანაწერების მიდგომაზე.

ChatGPT 2022 წლის შემოდგომაზე გაეშვა და მას შემდეგ, თვეებში, მისმა პოტენციალმა აჩვენა, რომ ის, სულ მცირე, ისეთივე რევოლუციურია, როგორც პრობლემებზე ორიენტირებული სამედიცინო ჩანაწერები. ChatGPT-მ ჩააბარა აშშ-ის სამედიცინო ლიცენზირების გამოცდა და კლინიკური აზროვნების გამოცდა და ახლოსაა ექიმების დიაგნოსტიკური აზროვნების რეჟიმთან. უმაღლესი განათლება ახლა „კოლეჯის კურსის ესეების დასასრულის“ საკითხს ებრძვის და იგივე მალე მოხდება სტუდენტების მიერ სამედიცინო სკოლაში განაცხადის შეტანისას წარდგენილ პირად განცხადებებთან დაკავშირებით. ჯანდაცვის მსხვილი კომპანიები ტექნოლოგიურ კომპანიებთან თანამშრომლობენ, რათა ფართოდ და სწრაფად განათავსონ ხელოვნური ინტელექტი აშშ-ის ჯანდაცვის სისტემაში, მათ შორის, მისი ელექტრონულ სამედიცინო ჩანაწერებსა და ხმის ამოცნობის პროგრამულ უზრუნველყოფაში ინტეგრირება. ბაზარზე გამოდიან ჩატბოტები, რომლებიც შექმნილია ექიმების სამუშაოს ნაწილის გადასაჭრელად.

ცხადია, სამედიცინო განათლების ლანდშაფტი იცვლება და შეიცვალა კიდეც, ამიტომ სამედიცინო განათლება ეგზისტენციალური არჩევანის წინაშე დგას: იღებენ თუ არა სამედიცინო პედაგოგები ინიციატივას, ინტეგრირდნენ ხელოვნური ინტელექტი ექიმების მომზადებაში და შეგნებულად მოამზადონ თუ არა ექიმების სამუშაო ძალა, რათა უსაფრთხოდ და სწორად გამოიყენონ ეს ტრანსფორმაციული ტექნოლოგია სამედიცინო საქმიანობაში? თუ ოპერაციული ეფექტურობისა და მოგებისკენ სწრაფვისკენ მიმართული გარე ძალები განსაზღვრავენ, თუ როგორ შეხვდებიან ეს ორი ფაქტორი? ჩვენ მტკიცედ გვჯერა, რომ კურსის შემქმნელებმა, ექიმების მომზადების პროგრამებმა და ჯანდაცვის ლიდერებმა, ასევე აკრედიტაციის ორგანოებმა, უნდა დაიწყონ ხელოვნურ ინტელექტზე ფიქრი.

სამედიცინო სკოლები ორმაგი გამოწვევის წინაშე დგანან: მათ უნდა ასწავლონ სტუდენტებს, თუ როგორ გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტი კლინიკურ პრაქტიკაში და ასევე უნდა გაუმკლავდნენ სამედიცინო სტუდენტებისა და ფაკულტეტის წარმომადგენლებს, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტს აკადემიურ წრეებში იყენებენ. სამედიცინო სტუდენტები უკვე იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს სწავლაში, იყენებენ ჩატბოტებს დაავადების შესახებ კონსტრუქციების გენერირებისა და სასწავლო საკითხების პროგნოზირებისთვის. მასწავლებლები ფიქრობენ, თუ როგორ შეუძლია ხელოვნურ ინტელექტს დაეხმაროს მათ გაკვეთილებისა და შეფასებების შემუშავებაში.

ის აზრი, რომ სამედიცინო სკოლების სასწავლო გეგმები ადამიანების მიერ არის შემუშავებული, გაურკვევლობის წინაშე დგას: როგორ გააკონტროლებენ სამედიცინო სკოლები თავიანთ სასწავლო გეგმებში იმ შინაარსის ხარისხს, რომელიც ადამიანების მიერ არ არის შექმნილი? როგორ შეუძლიათ სკოლებს აკადემიური სტანდარტების შენარჩუნება, თუ სტუდენტები დავალებების შესასრულებლად ხელოვნურ ინტელექტს იყენებენ? სტუდენტების მომავლის კლინიკური ლანდშაფტისთვის მოსამზადებლად, სამედიცინო სკოლებმა უნდა დაიწყონ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების შესახებ სწავლების კლინიკური უნარების კურსებში, დიაგნოსტიკური მსჯელობის კურსებსა და კლინიკური პრაქტიკის სისტემატურ ტრენინგებში ინტეგრირების რთული სამუშაო. პირველ ეტაპზე, პედაგოგებს შეუძლიათ დაუკავშირდნენ ადგილობრივ სწავლების ექსპერტებს და სთხოვონ მათ, შეიმუშაონ სასწავლო გეგმის ადაპტირებისა და ხელოვნური ინტელექტის სასწავლო გეგმაში ჩართვის გზები. შემდეგ გადახედული სასწავლო გეგმა მკაცრად შეფასდება და გამოქვეყნდება, პროცესი, რომელიც უკვე დაწყებულია.

სამედიცინო განათლების საფეხურზე, რეზიდენტებმა და სტაჟიორებმა სპეციალისტებმა უნდა მოემზადონ მომავლისთვის, სადაც ხელოვნური ინტელექტი მათი დამოუკიდებელი პრაქტიკის განუყოფელი ნაწილი იქნება. სტაჟიორმა ექიმებმა კომფორტულად უნდა იგრძნონ თავი ხელოვნურ ინტელექტთან მუშაობისას და გაიგონ მისი შესაძლებლობები და შეზღუდვები, როგორც კლინიკური უნარების მხარდასაჭერად, ასევე იმის გამო, რომ მათი პაციენტები უკვე იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს.

მაგალითად, ChatGPT-ს შეუძლია კიბოს სკრინინგის რეკომენდაციების შემუშავება პაციენტებისთვის ადვილად გასაგები ენით, თუმცა ის 100%-ით ზუსტი არ არის. პაციენტების მიერ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით დასმული შეკითხვები გარდაუვლად შეცვლის ექიმ-პაციენტის ურთიერთობას, ისევე როგორც კომერციული გენეტიკური ტესტირების პროდუქტებისა და ონლაინ სამედიცინო კონსულტაციის პლატფორმების გავრცელებამ შეცვალა საუბარი ამბულატორიულ კლინიკებში. დღევანდელ რეზიდენტებსა და სპეციალისტებს 30-40 წლით წინ აქვთ და მათ კლინიკურ მედიცინაში ცვლილებებთან ადაპტაცია უწევთ.

სამედიცინო პედაგოგებმა უნდა იმუშაონ ახალი სასწავლო პროგრამების შემუშავებაზე, რომლებიც დაეხმარება რეზიდენტებსა და სპეციალიზებულ ტრენერებს ხელოვნური ინტელექტის სფეროში „ადაპტური ექსპერტიზის“ ჩამოყალიბებაში, რაც მათ მომავალი ცვლილებების ტალღებში ნავიგაციის საშუალებას მისცემს. მმართველ ორგანოებს, როგორიცაა დიპლომისშემდგომი სამედიცინო განათლების აკრედიტაციის საბჭო, შეუძლიათ ხელოვნური ინტელექტის შესახებ განათლების მოლოდინები სასწავლო პროგრამის რუტინულ მოთხოვნებში ჩართონ, რაც სასწავლო გეგმის სტანდარტების საფუძველს შექმნის. სასწავლო პროგრამების მოტივაცია იქნება, შეცვალონ ტრენინგის მეთოდები. და ბოლოს, კლინიკურ გარემოში უკვე მომუშავე ექიმებს ხელოვნური ინტელექტის ცოდნა სჭირდებათ. პროფესიულ საზოგადოებებს შეუძლიათ თავიანთი წევრები სამედიცინო სფეროში ახალი სიტუაციებისთვის მოამზადონ.

სამედიცინო პრაქტიკაში ხელოვნური ინტელექტის როლის შესახებ შეშფოთება უმნიშვნელო არ არის. მედიცინაში სწავლების კოგნიტური შეგირდობის მოდელი ათასობით წელია არსებობს. როგორ იმოქმედებს ამ მოდელზე სიტუაცია, როდესაც მედიცინის სტუდენტები ხელოვნური ინტელექტის ჩატბოტების გამოყენებას ტრენინგის პირველივე დღიდან დაიწყებენ? სწავლის თეორია ხაზს უსვამს, რომ შრომისმოყვარეობა და გააზრებული პრაქტიკა აუცილებელია ცოდნისა და უნარების განვითარებისთვის. როგორ გახდებიან ექიმები ეფექტური, მთელი ცხოვრების მანძილზე შემსწავლელები, როდესაც ნებისმიერ კითხვაზე პასუხის გაცემა შესაძლებელია მყისიერად და საიმედოდ საწოლთან მდგომი ჩატბოტის მიერ?

ეთიკური მითითებები სამედიცინო პრაქტიკის საფუძველია. როგორი იქნება მედიცინა, როდესაც მას ხელოვნური ინტელექტის მოდელები დაეხმარებიან, რომლებიც ეთიკურ გადაწყვეტილებებს გაუმჭვირვალე ალგორითმების მეშვეობით ფილტრავენ? თითქმის 200 წლის განმავლობაში, ექიმების პროფესიული იდენტობა განუყოფელი იყო ჩვენი კოგნიტური სამუშაოსგან. რას ნიშნავს ექიმებისთვის მედიცინის პრაქტიკა, როდესაც კოგნიტური სამუშაოს დიდი ნაწილი ხელოვნურ ინტელექტს გადაეცემა? ამ კითხვებზე პასუხის გაცემა ამჟამად შეუძლებელია, მაგრამ ჩვენ ისინი უნდა დავსვათ.

ფილოსოფოსმა ჟაკ დერიდამ შემოიღო ფარმაკონის კონცეფცია, რომელიც შეიძლება იყოს როგორც „წამალი“, ასევე „შხამი“ და ანალოგიურად, ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგია წარმოადგენს როგორც შესაძლებლობებს, ასევე საფრთხეებს. ჯანდაცვის მომავლისთვის ამდენი რამ დევს სასწორზე, სამედიცინო განათლების საზოგადოებამ უნდა აიღოს ინიციატივა ხელოვნური ინტელექტის კლინიკურ პრაქტიკაში ინტეგრირებაში. პროცესი ადვილი არ იქნება, განსაკუთრებით სწრაფად ცვალებადი პირობებისა და სახელმძღვანელო ლიტერატურის ნაკლებობის გათვალისწინებით, მაგრამ პანდორას ყუთი გაიხსნა. თუ ჩვენ თვითონ არ ჩამოვაყალიბებთ ჩვენს მომავალს, ძლიერი ტექნოლოგიური კომპანიები სიამოვნებით აიღებენ ამ საქმეს საკუთარ თავზე.