Повышение уровня подготовки в области радиологии с помощью программ сертификации по искусственному интеллекту
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в радиологическую практику знаменует собой значительный сдвиг парадигмы, требующий активных образовательных инициатив для оснащения рентгенологов необходимыми навыками. Недавнее пилотное исследование было направлено на оценку эффективности программы радиологического общества Северной Америки по созданию базовых сертификатов искусственного интеллекта в улучшении понимания и применения искусственного интеллекта среди стажеров-рентгенологов. В исследовании, проводившемся в рамках двух отдельных программ резидентуры, в течение четырехмесячного периода приняли участие 42 ординатора-рентгенолога. Программа состояла из шести онлайн-модулей, включающих дидактические лекции, дополненные викторинами по окончании модуля для оценки полученных знаний. До и после курса проводились оценки знаний участников в области ИИ, а также опрос удовлетворенности для сбора отзывов об эффективности программы.
Эффективность структурированного обучения с использованием искусственного интеллекта в радиологии: выводы и выводы
Результаты исследования, опубликованного в Academic Radiology, подчеркнули существенное улучшение знаний и навыков участников в области ИИ. Первоначально средний балл резидентов составлял скромные 37% по предварительной оценке курса, который значительно вырос до 73% после обучения (p < 0,001). Это резкое улучшение подчеркивает эффективность программы в укреплении понимания среди различных групп резидентов, независимо от программы резидентуры, года или предыдущего знакомства с концепциями ИИ. Более того, подавляющее большинство участников (74%) признали более глубокое знакомство с ИИ в радиологии после обучения, что подтверждает успех программы в достижении ее образовательных целей. Обнадеживает то, что 57% резидентов выразили заинтересованность в получении дальнейшей сертификации в области ИИ, что свидетельствует о сильном стремлении к непрерывному обучению и профессиональному развитию в этой развивающейся области.
Результаты исследования показывают, что структурированные программы обучения ИИ, подобные предлагаемой RSNA, играют ключевую роль в устранении пробелов в образовании в рамках обучения радиологии. Предоставляя комплексные модули, которые сочетают теоретические знания с практическими оценками, такие инициативы позволяют резидентам-радиологам эффективно ориентироваться в сложностях технологии ИИ. Поскольку ИИ продолжает быстро развиваться в здравоохранении, потребность в стандартизированных образовательных рамках становится все более очевидной. Создание целостной учебной программы, адаптированной к потребностям стажеров-радиологов, не только повышает их технические компетенции, но и развивает дальновидный подход, необходимый для будущей практики.
Последствия для будущего образования в области искусственного интеллекта в радиологии
Несмотря на очевидные преимущества программ сертификации ИИ, сохраняются проблемы в разработке стандартизированных учебных материалов, которые идут в ногу с технологическими достижениями. Динамичная природа ИИ требует адаптивных стратегий обучения, которые охватывают как теоретические основы, так и практический опыт. Авторы исследования подчеркивают важную роль таких организаций, как RSNA, в руководстве структурированными инициативами в области образования ИИ, подчеркивая важность постоянного совершенствования и расширения образовательных предложений.
Доктор Марк Финкельштейн, автор-корреспондент и преподаватель Медицинской школы Икан в Маунт-Синай, подчеркивает многогранность эффективного обучения ИИ. Помимо традиционных лекций, практическое применение и моделирование в реальном мире имеют важное значение для укрепления навыков резидентов в эффективном использовании инструментов ИИ. Успех, наблюдаемый среди участников программы сертификации RSNA AI, подтверждает этот подход, демонстрируя значительный прирост знаний независимо от первоначального знакомства или года резидентуры.
Заглядывая вперед, исследование выступает за разработку расширенных модулей обучения ИИ, которые будут опираться на фундаментальные знания. Такие модули должны охватывать весь жизненный цикл ИИ — от курирования данных и обучения модели до клинического развертывания — чтобы подготовить будущих рентгенологов к сложностям интеграции ИИ в диагностические рабочие процессы. Этот дальновидный подход не только снабжает стажеров-рентгенологов необходимыми техническими навыками, но и способствует формированию культуры инноваций и адаптивности, которые имеют решающее значение для навигации в меняющемся ландшафте рентгенологической практики.
Несмотря на то, что сохраняются проблемы с согласованием образовательных усилий с быстрым развитием технологий искусственного интеллекта, такие инициативы, как программа сертификации RSNA AI, служат примером многообещающих шагов на пути к стандартизации образования искусственного интеллекта в радиологии. Предоставляя резидентам-радиологам комплексное обучение искусственному интеллекту, медицинские учреждения могут вырастить кадры опытных специалистов, готовых использовать преобразующий потенциал искусственного интеллекта для улучшения ухода за пациентами и точности диагностики.
Источник: Academic Radiology
