医学院的学习非常艰难。但学术长廊尽头或许有一线希望。佛罗里达大学医学院的一项最新研究揭示了医学生成如何将大型语言模型（LLMs）如ChatGPT融入他们的学习中的一些有趣见解。研究表明，67.7%的学生使用LLMs，55.9%的学生认为这些模型在一般医学主题上是准确的，这似乎表明学生对AI在医学教育中的作用越来越有信心。
使用LLMs进行个性化学习
虽然这项研究强调了医学生对LLMs的积极看法，但重要的是要考虑LLMs可能不仅仅局限于回答问题。它们可以提供个性化的学习体验，适应每个学生的学习风格、节奏和语言需求。这将使学生能够根据时间限制或熟练程度调整自己的学习方式——这一功能对于时间紧张的医学生来说可能是改变游戏规则的关键。然而，研究还显示，73.5%的学生会交叉检查LLMs的回答，反映出一种谨慎但必要的准确性验证方法。尽管交叉检查可能会增加额外的工作量，但它也突显了学生与AI之间关系的演变。随着这些工具变得更加可信和准确，学生可能会越来越多地依赖它们，减少验证的认知负担，使LLMs成为更无缝的学习伙伴。
重新定义医学教育中的认知负担
除了个性化教育外，LLMs还提供了另一个变革机会——减轻学生的认知负担。当今的医学教育要求学生付出巨大的精神努力来记忆、整合和应用大量信息，其中许多信息的增长速度已经超出了人类完全吸收的能力。这种沉重的认知负担几乎没有留给批判性思维和解决问题的空间。然而，AI可以通过处理学习的更多机械方面来缓解这一点，使学生能够专注于医学的艺术——即患者护理的人性和直觉方面。
研究建议，这种转变已经在进行中。有22.5%的学生在临床环境中使用LLMs，这表明LLMs的应用已超出学习范畴，进入了实际操作。AI的角色可能会演变为临床合作者——处理复杂的数据集、进行实时推理并提供决策支持——使未来的医生能够在不受信息量庞大负担的情况下行使判断和同理心。这种合作动态将重新定义学生与AI之间的关系，将其从工具转变为认知伙伴。
AI在课程中的必要性
研究的另一个关键见解是，100%的受访学生认为AI应该正式纳入医学课程。这标志着教育范式的转变——未来的医生不仅需要了解医学，还需要了解将日益塑造其实践的AI工具。通过将AI纳入医学教育的基础要素，学校可以培养学生有效和道德地利用LLMs，最大限度地发挥其在学习和患者护理中的潜力。这不仅仅是技术熟练度的问题；这是赋予未来医生与AI协同工作的能力，以提升医疗结果。鉴于65.7%的学生已经报告在医学或研究中接触过AI，这种整合更多是一个形式化的问题，而不是自发发生的现象。
AI作为医学学习的未来
当前的研究表明，将LLMs融入医学教育不仅是一种趋势，而是未来的信号。随着学生拥抱LLMs的多功能性、准确性和减轻认知压力的能力，AI正在重塑学习和实践医学的意义。其影响是重大的：未来的医生将与AI携手合作，利用它来个性化教育、简化工作负荷，最终提供更好的患者护理。随着AI的不断进化，医学教育也需要跟上步伐，不仅要教授医学知识，还要教授如何最好地利用这些强大的工具。
通过现在拥抱LLMs，医学生正在为一个AI不仅是助手，而是教育和实践中全面合作伙伴的医疗保健系统奠定基础。这一转型标志着医学的新篇章，其中治愈的艺术将由AI的科学赋能。
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