Googleova AI može transformirati obrazovanje zdravstvenih profesija

Googleova AI može transformirati obrazovanje zdravstvenih profesija, pružajući personalizirane alate za učenje i poboljšavajući kompetencije. U ovom članku istražujemo kako Googleove AI modele možemo koristiti kao korisne alate u medicinskim okruženjima za učenje. Kroz učeničko-centrirani i evaluacijski-dreveni pristup, tražimo preoblikovanje budućnosti obrazovanja za zdravstvene profesije.

Generativna AI za medicinsko obrazovanje

LearnLM: Poboljšanje Gemini za učenje

Globalni zdravstveni radni kadar trpi kritičnu nedostatnost, s predviđanjima da će do 2030. godine nedostajati više od 11 milijuna zdravstvenih radnika. Na Googleu istražujemo kako AI može transformirati obrazovanje za zdravstvene profesije kako bi pomogli zatvoriti tu razliku. Naši studiji istražuju kako Googleove AI modele možemo koristiti kao učinkovite personalizirane učeničke alate u medicinskim okruženjima za učenje.

Danas predstavljamo dva takva studija. Prvi, u članku “Generativna AI za medicinsko obrazovanje: Uvidi iz slučajnog istraživanja s medicinskim studentima i AI tutorom za kliničko razmišljanje”, objavljenom na CHI 2025, koristili smo kvalitativni pristup kako bismo razumjeli i dizajnirali za medicinske učenike kroz međudisciplinarne radionice za ko-dizajn, brzo prototipiranje i korisnička istraživanja. Drugi, u našem najnovijem ažuriranju “LearnLM: Poboljšanje Gemini za učenje”, kvantitativno smo ocijenili LearnLM – našu obitelj modela Gemini finetuniranih za učenje – na scenarijima medicinskog obrazovanja kroz ocjene preferencija od strane medicinskih studenata i liječnika-eduatora. Oba istraživanja otkrila su jak interes za AI alate koji se mogu prilagoditi učenicima i uključiti ponašanje kao preceptor, kao što je davanje konstruktivne povratne informacije i poticanje kritičkog razmišljanja. Liječnici-eduatori su ocijenili LearnLM kao da pokazuje bolju pedagogiju i da se ponaša “više kao vrlo dobar ljudski tutor” u odnosu na osnovne modele. Ove nove mogućnosti sada su dostupne s Gemini 2.5 Pro.

Razumijevanje medicinskog učenika

Korištenje učeničko-centriranog pristupa bilo je ključno za razvoj odgovornih AI alata koji skaliraju individualne učeničke putove i pojačavaju kompetencijsko-orijentirane pristupe. U centru ovog pristupa, prvo smo provodili formativno korisničko iskustvo (UX) istraživanje kako bismo razumjeli potrebe medicinskih učenika. Kroz proces sudjelovanja u dizajnu, počeli smo s radionicom za ko-dizajn koja je okupila međudisciplinarni panel medicinskih studenata, klinika, medicinskih eduatora, UX dizajnera i AI istraživača kako bismo definirali mogućnosti za uključenje AI u ovom prostoru. Uvidi iz ove sesije vodili su razvoj prototipa AI tutora, eksplicitno dizajniranog kako bi vodio učenike kroz kliničko razmišljanje temeljeno na sintetičkoj kliničkoj vikneti. Zatim smo ocijenili korisnost prototipa AI tutora u kvalitativnom korisničkom istraživanju s osam učesnika (četiri medicinska studenta i četiri rezidenta). Istraživanje je imalo za cilj prikupljanje učeničkih potreba i izazova, kao i njihova stavova o AI podršci u obrazovanju. Svaki učesnik je sudjelovao u 1-satnom sastanku s UX istraživačem koji je uključivao polustrukturirane intervjue i interaktivne sesije s prototipom. Svi su sastanci bili udaljeni i provedeni putem softvera za video konferenciju. Učesnici su pristupili prototipu putem web linka i dijelili svoj ekran dok su interagirali s prototipom. Tematska analiza medicinskih učeničkih intervjua otkrila je različite izazove u stjecanju kliničkih razmišljajućih vještina i potencijal generativne AI za rješavanje tih izazova. Na primjer, medicinski učenici su pokazali veliku zainteresiranost za AI alate koji se mogu prilagoditi jedinstvenim individualnim stilovima učenja i prazninama znanja. Učesnici su također istaknuli važnost ponašanja kao preceptor, kao što je upravljanje kognitivnom opterećenjem, davanje konstruktivne povratne informacije i poticanje pitanja i reflektiranja.

Pregled sudjelovačkog istraživačkog procesa

Pregled sudjelovačkog istraživačkog procesa koji je usmjeren na razumijevanje i gradnju za medicinske učenike kroz međudisciplinarne radionice za ko-dizajn, brzo istraživačko prototipiranje i kvalitativna korisnička istraživanja.

Sretanje medicinskih učenika tamo gdje su

Na temelju tih uvida, proveli smo slučajno istraživanje s medicinskim studentima i liječnicima-eduatorima kako bismo kvantitativno ocijenili pedagogičke kvalitete LearnLM u medicinskim okruženjima za obrazovanje u usporedbi s Gemini 1.5 Pro kao osnovnim modelom. U suradnji s stručnjacima, dizajnirali smo skup od 50 sintetičkih evaluacijskih scenarija iz različitih područja medicinskog obrazovanja, od prekliničkih tema kao što je aktivacija trombocita do kliničkih tema kao što je žutica novorođenčeta, što odražava jezgrovne kompetencije i standarde u medicinskom obrazovanju. Zatražili smo medicinske studente iz prekliničkih i kliničkih faza obuke da sudjeluju u interaktivnim razgovorima s LearnLM i osnovnim modelom na način koji je nasumičan i slučan. Studenti su koristili evaluacijske scenarije za uloge kao različiti tipovi

Zaključak

Googleova AI ima potencijal transformirati obrazovanje zdravstvenih profesija, pružajući personalizirane alate za učenje i poboljšavajući kompetencije. Naši istraživanja pokazuju da AI alati mogu biti korisni u poboljšanju kliničkog razmišljanja i upravljanja kognitivnom opterećenjem. Međutim, važno je da se AI alati razvijaju s učenicima i u suradnji s stručnjacima kako bismo osigurali da su korisni i odgovorni.

Česta pitanja

Kako Googleova AI može pomoći u obrazovanju zdravstvenih profesija?

Googleova AI može pomoći u obrazovanju zdravstvenih profesija pružajući personalizirane alate za učenje i poboljšavajući kompetencije. Naši istraživanja pokazuju da AI alati mogu biti korisni u poboljšanju kliničkog razmišljanja i upravljanja kognitivnom opterećenjem.

Koji su prednosti i nedostaci korištenja AI u medicinskom obrazovanju?

Prednosti korištenja AI u medicinskom obrazovanju uključuju personalizaciju učenja, poboljšanje kliničkog razmišljanja i upravljanja kognitivnom opterećenjem. Nedostaci uključuju potrebu za razvojem odgovornih AI alata i osiguravanjem da AI alati budu korisni i odgovorni.

Kako se Googleova AI razlikuje od drugih AI alata na tržištu?

Googleova AI se razlikuje od drugih AI alata na tržištu svojim personaliziranim alatima za učenje i poboljšanjem kompetencija. Naši istraživanja pokazuju da AI alati mogu biti korisni u poboljšanju kliničkog razmišljanja i upravljanja kognitivnom opterećenjem.