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OpenAI의 ChatGPT(채팅 생성 사전 학습 변환기)는 역사상 가장 빠르게 성장하는 인터넷 애플리케이션이 된 인공 지능(AI) 기반 챗봇입니다.GPT와 같은 대규모 언어 모델을 포함한 생성 AI는 인간이 생성한 것과 유사한 텍스트를 생성하고 인간의 생각을 모방하는 것처럼 보입니다.인턴과 임상의는 이미 이 기술을 사용하고 있으며 의학 교육은 울타리 안에 있을 여유가 없습니다.이제 의학 교육 분야는 AI의 영향과 씨름해야 합니다.

AI가 정보를 조작하고 이를 사실로 제시할 가능성(“환상”이라고 함), AI가 환자의 개인정보 보호에 미치는 영향, 의료에 편견이 포함될 위험 등 AI가 의학에 미치는 영향에 대한 많은 정당한 우려가 있습니다. 소스 데이터.그러나 우리는 이러한 즉각적인 과제에만 초점을 맞추면 AI가 의학 교육에 미칠 수 있는 더 광범위한 영향, 특히 기술이 미래 세대의 인턴과 의사의 사고 구조와 치료 패턴을 형성할 수 있는 방식을 모호하게 한다는 점을 우려합니다.

역사를 통틀어 기술은 의사의 사고 방식을 뒤집어 놓았습니다.19세기 청진기의 발명은 신체검사의 향상과 완성도를 어느 정도 촉진시켰고, 이후 진단탐정이라는 자아개념이 등장하게 되었다.최근에는 문제 중심 의료 기록의 창시자인 로렌스 위드(Lawrence Weed)가 말했듯이 정보 기술은 임상 추론 모델을 재편했습니다. 의사가 데이터를 구성하는 방식은 우리가 생각하는 방식에 영향을 미칩니다.현대 의료 청구 구조, 품질 개선 시스템, 최신 전자 의료 기록(및 이와 관련된 질병)은 모두 이러한 기록 접근 방식에 깊은 영향을 받았습니다.

ChatGPT는 2022년 가을에 출시되었으며 그 이후 몇 달 동안 그 잠재력은 적어도 문제 중심 의료 기록만큼 파괴적인 것으로 나타났습니다.ChatGPT는 미국 의료 면허 시험과 임상 사고 시험을 통과했으며 의사의 진단 사고 모드에 가깝습니다.고등 교육계는 이제 '대학 과정 에세이의 종말'을 놓고 고군분투하고 있으며, 학생들이 의과대학에 지원할 때 제출하는 자기소개서에도 곧 그런 일이 일어날 것이 확실합니다.주요 의료 기업은 기술 기업과 협력하여 AI를 전자 의료 기록 및 음성 인식 소프트웨어에 통합하는 등 미국 의료 시스템 전반에 AI를 광범위하고 신속하게 배포하고 있습니다.의사의 업무 일부를 대신하도록 설계된 챗봇이 시장에 출시되고 있습니다.

분명히 의학 교육의 환경은 변화하고 있으며 변화하고 있으므로 의학 교육은 실존적 선택에 직면해 있습니다. 의학 교육자는 AI를 의사 훈련에 통합하고 의사 인력이 의료 업무에서 이 혁신적인 기술을 안전하고 올바르게 사용할 수 있도록 의식적으로 준비합니까? ?아니면 운영 효율성과 이익을 추구하는 외부 세력이 이 두 가지가 어떻게 수렴되는지 결정하게 될까요?우리는 코스 설계자, 의사 훈련 프로그램, 의료 리더, 인증 기관이 AI에 대해 생각하기 시작해야 한다고 굳게 믿습니다.

의과대학은 두 가지 과제에 직면해 있습니다. 학생들에게 임상 작업에 AI를 적용하는 방법을 가르쳐야 하고, AI를 학계에 적용하는 의대생과 교수진을 상대해야 합니다.의대생들은 이미 챗봇을 사용하여 질병에 대한 구성을 생성하고 교육 포인트를 예측하는 등 연구에 AI를 적용하고 있습니다.교사들은 AI가 수업과 평가를 설계하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 생각하고 있습니다.

의과대학 커리큘럼이 사람에 의해 설계된다는 생각은 불확실성에 직면해 있습니다. 의과대학은 사람이 생각하지 못한 커리큘럼의 내용 품질을 어떻게 통제할 것인가?학생들이 AI를 사용하여 과제를 완료하는 경우 학교는 어떻게 학업 표준을 유지할 수 있습니까?미래의 임상 환경에 학생들을 준비시키기 위해 의과대학은 AI 사용에 대한 교육을 임상 기술 과정, 진단 추론 과정 및 체계적인 임상 실습 훈련에 통합하는 노력을 시작해야 합니다.첫 번째 단계로 교육자는 현지 교육 전문가에게 연락하여 커리큘럼을 조정하고 AI를 커리큘럼에 통합하는 방법을 개발하도록 요청할 수 있습니다.개정된 커리큘럼은 엄격한 평가를 거쳐 출판될 것이며, 이 과정이 이제 시작되었습니다.

대학원 의학 교육 수준에서 레지던트와 훈련 전문가는 AI가 독립적인 실습의 필수적인 부분이 될 미래를 준비해야 합니다.훈련 중인 의사는 자신의 임상 기술을 지원하고 환자가 이미 AI를 사용하고 있기 때문에 AI로 작업하는 것이 편안해야 하며 AI의 기능과 한계를 이해해야 합니다.

예를 들어, ChatGPT는 100% 정확하지는 않지만 환자가 이해하기 쉬운 언어를 사용하여 암 검진 권장 사항을 제시할 수 있습니다.상용 유전자 검사 제품과 온라인 의료 컨설팅 플랫폼의 확산이 외래 진료소의 대화를 변화시켰듯이 AI를 사용하는 환자의 질문은 의사와 환자의 관계를 필연적으로 변화시킬 것입니다.오늘날의 레지던트와 수련 전문가들은 앞으로 30~40년을 앞두고 있으며 임상 의학의 변화에 ​​적응해야 합니다.

의료 교육자는 레지던트와 전문 트레이너가 AI에 대한 "적응형 전문 지식"을 구축하여 미래 변화의 물결을 탐색할 수 있도록 돕는 새로운 교육 프로그램을 설계하기 위해 노력해야 합니다.대학원 의학 교육 인증 위원회와 같은 관리 기관은 AI 교육에 대한 기대를 교육 프로그램 일상 요구 사항에 통합하여 커리큘럼 표준의 기초를 형성하고 교육 프로그램에 교육 방법을 변경하도록 동기를 부여할 수 있습니다.마지막으로, 이미 임상 환경에서 일하고 있는 의사들은 AI에 익숙해져야 합니다.전문 학회는 회원들이 의료 분야의 새로운 상황에 대비할 수 있도록 돕습니다.

의료 현장에서 AI가 맡을 역할에 대한 우려는 사소한 것이 아닙니다.의학 교육의 인지적 견습 모델은 수천 년 동안 지속되어 왔습니다.의과대학생이 훈련 첫날부터 AI 챗봇을 사용하기 시작하는 상황이 이 모델에 어떤 영향을 미칠까요?학습 이론은 지식과 기술 성장을 위해서는 노력과 신중한 연습이 필수적이라고 강조합니다.병상 옆에 있는 챗봇이 모든 질문에 즉각적이고 안정적으로 답변할 수 있다면 의사는 어떻게 효과적인 평생 학습자가 될 수 있을까요?

윤리적 지침은 의료 행위의 기초입니다.불투명한 알고리즘을 통해 윤리적 결정을 필터링하는 AI 모델의 지원을 받으면 의학은 어떤 모습일까요?거의 200년 동안 의사의 직업적 정체성은 우리의 인지적 업무와 분리될 수 없었습니다.인지 작업의 대부분이 AI에 넘겨질 수 있게 되면 의사가 의료 행위를 한다는 것은 무엇을 의미할까요?지금 당장은 이 질문들 중 어느 것도 대답할 수 없지만, 물어볼 필요가 있습니다.

철학자 자크 데리다(Jacques Derrida)는 '약'이 될 수도 있고 '독'이 될 수도 있는 파마콘(pharmakon)의 개념을 소개한 것처럼 AI 기술도 기회와 위협을 동시에 제시한다.의료의 미래가 매우 중요하므로 의료 교육 커뮤니티는 AI를 임상 실습에 통합하는 데 앞장서야 합니다.특히 급변하는 상황과 지침 문헌의 부족을 고려할 때 그 과정은 쉽지 않을 것이지만 판도라의 상자는 열렸습니다.우리가 스스로 미래를 개척하지 않는다면 강력한 기술 기업이 기꺼이 그 일을 맡을 것입니다.