关键点
- 大约68%的医学生使用大型语言模型（LLMs），其中56%认为它们在一般医学主题上准确。
- LLMs通过适应个人需求提供个性化学习，提高了学生的灵活性。
- AI可能减少认知负担，使学生能够专注于更高阶的技能，如批判性思维。
用LLMs进行个性化学习
尽管该研究强调了医学生对LLMs的积极看法，但重要的是要考虑LLMs超越单纯回答问题的潜力。它们可以通过适应每个学生的学习风格、节奏和语言需求来提供个性化的学习体验。这将使学生能够根据时间限制或熟练程度定制学习内容，对于时间紧张的医学生来说，这可能是一个改变游戏规则的功能。
然而，研究还显示，73.5%的学生会交叉验证LLMs的回答，反映出一种谨慎但必要的方法以确保准确性。虽然交叉验证可能会增加额外的努力，但它也凸显了学生与AI之间关系的演变。随着这些工具变得越来越值得信赖和准确，学生可能会更多地依赖它们，减少验证的认知负担，使LLMs成为更无缝的教育伙伴。
重新构想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脑力劳动来记忆、整合和应用大量信息，其中许多信息的增长速度超出了人类完全同化的能力。这种沉重的认知负担留给批判性思维和解决问题的空间很少。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。
研究表明，这种转变已经开始。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围。AI的角色可能会演变为临床合作者——梳理复杂的数据集，进行实时推理，并提供决策支持——使未来的医生能够在不被海量信息拖累的情况下行使判断和同情心。这种合作动态将重新定义学生与AI之间的关系，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。这表明教育范式的转变——未来的医生不仅需要了解医学，还需要了解将越来越多地塑造其实践的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；这是关于赋能未来医生与AI协同工作，以改善医疗结果。由于65.7%的学生已经报告在医学或研究中接触过AI，这种整合更多的是将已经有机发生的事情正式化。
AI作为医学学习的未来
当前的研究表明，将LLMs融入医学教育不仅仅是一种趋势——它预示着未来。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。其影响是重要的：未来的医生将与AI携手合作，利用它来个性化教育、简化工作量，并最终提供更好的患者护理。随着AI的不断发展，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系统奠定基础。这一转型标志着医学的新篇章，其中治疗的艺术将由AI的科学所赋能。
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