تحويل تعليم الطب: ثورة الذكاء الاصطناعي في تدريب الجلدية

صعود نماذج اللغة الكبيرة في التعليم الطبي

يشهد مجال التعليم الطبي تطورًا مستمرًا، حيث يتكيف مع الاحتياجات المتغيرة للأجيال الجديدة من طلاب الطب والمقيمين. مع استمرار تقدم التكنولوجيا، يتعرض هؤلاء الأطباء الطموحون بشكل متزايد لمجموعة واسعة من الأدوات الرقمية التي يمكن أن تكمل تعلمهم. من بين هذه التقنيات، برزت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) كمجال واعد بشكل خاص، حيث اكتسبت اهتمامًا لقوتها الحسابية الرائعة.

نماذج اللغة الكبيرة هي نوع من نماذج التعلم الآلي التي تم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية من مصادر متنوعة. يُمكّن هذا التدريب المكثف هذه النماذج من أداء مهام متخصصة للغاية عن طريق تجميع وتطبيق الرؤى الجماعية المستقاة من مجموعات البيانات الضخمة التي قامت بمعالجتها. حتى بدون تدريب صريح في المجال الطبي، أظهرت النماذج العامة مثل GPT من OpenAI أداءً مثيرًا للإعجاب في البيئات السريرية، مما يشير إلى الإمكانات الهائلة لنماذج اللغة الكبيرة في الطب.

إطلاق العنان لإمكانات التعليم الاصطناعي

توفر نماذج اللغة الكبيرة فائدة غير مسبوقة في التعليم الطبي نظرًا لقدرتها على توليد محتوى جديد بسرعة وكفاءة. في حين أن هناك اهتمامًا كبيرًا بتطبيق نماذج اللغة الكبيرة على مهام التعليم الطبي المختلفة، إلا أن هناك أبحاثًا محدودة حول كيفية أداء مبادرات التعليم الموجهة من نماذج اللغة الكبيرة في سيناريوهات العالم الحقيقي. أحد التطبيقات الواعدة بشكل خاص ولكن غير المستكشفة بشكل كافٍ لنماذج اللغة الكبيرة في هذا المجال هو توليد الحالات السريرية.

تعتبر الحالات السريرية مكونًا حيويًا في التعليم الطبي الحديث، وتشكل جزءًا كبيرًا من كل من أسئلة امتحان الترخيص الطبي الموحد للولايات المتحدة (USMLE) والتدريس القائم على الحالات قبل السريرية. تقوم هذه الحالات بتأطير المعرفة الطبية من خلال تقديم سيناريوهات عملية تقيّم قدرة المتعلم على الاستدلال التشخيصي، وترتيب أولويات استراتيجيات الإدارة، وفهم العوامل النفسية والاجتماعية. من خلال محاكاة الممارسة المعقدة والدقيقة للطب، توفر الحالات تدريبًا لا يقدر بثمن للأطباء المستقبليين.

تقليديًا، تم الحصول على الحالات السريرية من الجمعيات المهنية أو المواد الداخلية التي أنشأها أعضاء هيئة التدريس أو بنوك الأسئلة المتاحة تجاريًا. ومع ذلك، فإن إنشاء هذه الحالات هو عملية كثيفة العمالة تتطلب مدخلات كبيرة من الأطباء ذوي الخبرة. في حين أن هذه المصادر توفر درجة من التحكم في الجودة، إلا أن إمكانية الوصول إلى هذه المواد وكميتها يمكن أن تختلف اختلافًا كبيرًا عبر المؤسسات المختلفة والخلفيات الاجتماعية والاقتصادية للطلاب. علاوة على ذلك، أثار التوفر المحدود للحالات مخاوف بشأن تكرار أسئلة الاختبار في اختبارات USMLE.

إحداث ثورة في تعليم الأمراض الجلدية باستخدام نماذج اللغة الكبيرة

في حين أن التدريس الطبي في الأمراض الجلدية يعتمد بشكل كبير على التقييم البصري، فإن العرض السريري الشامل الذي يؤطر العملية المرضية له نفس القدر من الأهمية. غالبًا ما تستخدم الاختبارات الموحدة مثل USMLE الحالات النصية لتقييم المعرفة بأمراض الجلد والأنسجة الرخوة. علاوة على ذلك، فإن المصطلحات المحددة المستخدمة لوصف الآفات الجلدية ضرورية للتشخيص الدقيق وعلاج الأمراض الجلدية.

توفر نماذج اللغة الكبيرة فرصة فريدة لتوسيع توافر الحالات النصية لأمراض الجلد الشائعة في التعليم الطبي. توفر نماذج اللغة الكبيرة الجاهزة الحالية، مثل GPT، المرونة اللازمة للتوسع في الحالات السريرية الأولية، والتكيف مع الاحتياجات الفردية للطلاب أثناء طرحهم لمزيد من الأسئلة. في دراستنا، قمنا بتقييم جدوى استخدام GPT 4.0، أحدث نموذج تأسيسي متاح للجمهور من OpenAI، لتوليد حالات سريرية عالية الجودة لأغراض التعليم الطبي.

تقييم أداء GPT-4

لتقييم أداء GPT-4 في توليد الحالات السريرية، ركزنا على 20 مرضًا من أمراض الجلد والأنسجة الرخوة التي يتم اختبارها بشكل شائع في اختبار USMLE Step 2 CK. طلبنا من النموذج إنشاء حالات سريرية مفصلة لكل حالة، بما في ذلك تفسيرات للتشخيص الأكثر احتمالية وسبب كون التشخيصات البديلة أقل احتمالاً. ثم تم تقييم هذه الحالات من قبل لجنة من الخبراء الطبيين باستخدام مقياس ليكرت لتقييم دقتها العلمية وشموليتها وجودتها الشاملة واحتمالية حدوث ضرر سريري والتحيز الديموغرافي.

خصائص الحالات

كشف تحليلنا للحالات السريرية العشرين عن عدة خصائص رئيسية:

• البيانات الديموغرافية للمرضى: تضمنت الحالات 15 مريضًا ذكرًا و 5 مريضات، بمتوسط عمر للمرضى يبلغ 25 عامًا. تم تحديد العرق لـ 4 مرضى فقط (3 من القوقاز، 1 من الأمريكيين من أصل أفريقي). تم استخدام أسماء عامة لـ 3 مرضى، بينما لم تتضمن الحالات المتبقية أسماء.

• عدد الكلمات: كان متوسط عدد الكلمات لناتج النموذج 332.68، مع انحراف معياري قدره 42.75 كلمة. بلغ متوسط جزء الحالة السريرية 145.79 كلمة (SD = 26.97)، في حين بلغ متوسط التفسيرات 184.89 كلمة (SD = 49.70). في المتوسط، كانت التفسيرات أطول من الحالات المقابلة لها، مع نسبة طول الحالة إلى التفسير تبلغ 0.85 (SD = 0.30).

تقييمات الأطباء

أشارت تقييمات الخبراء الطبيين إلى درجة عالية من التوافق مع الإجماع العلمي (المتوسط = 4.45، 95٪ CI: 4.28-4.62)، والشمولية (المتوسط = 4.3، 95٪ CI: 4.11-4.89)، والجودة الشاملة (المتوسط = 4.28، 95٪ CI: 4.10-4.47). أشارت التقييمات أيضًا إلى انخفاض خطر الضرر السريري (المتوسط = 1.6، 95٪ CI: 1.38-1.81) والتحيز الديموغرافي (المتوسط = 1.52، 95٪ CI: 1.31-1.72). تشير التقييمات المنخفضة باستمرار للتحيز الديموغرافي إلى أن المقيمين من الأطباء لم يكتشفوا أي أنماط مهمة من التمثيلات النمطية أو المشوهة بشكل غير متناسب للمرضى.

تحليل الارتباط

لتقييم العلاقات بين معايير التقييم المختلفة، قمنا بحساب معاملات ارتباط بيرسون. وجدنا أن التوافق مع الإجماع العلمي كان مرتبطًا بشكل معتدل بالشمولية (r = 0.67) والجودة الشاملة (r = 0.68). أظهرت الشمولية والجودة الشاملة ارتباطًا قويًا (r = 0.83)، في حين كان احتمال الضرر السريري والتحيز الديموغرافي مرتبطين بشكل ضعيف (r = 0.22).

الآثار المترتبة على التعليم الطبي

تترتب على نتائج دراستنا آثار كبيرة على التعليم الطبي، لا سيما في سياق التدقيق المتزايد للاختبارات الطبية الموحدة. الحاجة إلى مواد تعليمية عالية الجودة يمكن استخدامها للتقييمات مثل USMLE أصبحت أكثر أهمية من أي وقت مضى. ومع ذلك، فإن الطريقة التقليدية لإنشاء أسئلة جديدة تستهلك الكثير من الموارد، وتتطلب من الأطباء ذوي الخبرة كتابة الحالات السريرية وإجراء اختبارات متعددة لتقييم قابليتها للتعميم. لذلك، فإن الطرق الجديدة لتطوير العديد من الحالات السريرية الفريدة مرغوبة للغاية.

توفر دراستنا دليلًا واعدًا على أن نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4 يمكن أن تكون بمثابة مصدر لـ "التعليم الطبي الاصطناعي"، حيث تقدم موارد تعليمية يسهل الوصول إليها وقابلة للتخصيص وقابلة للتطوير. لقد أثبتنا أن GPT-4 تمتلك معرفة سريرية متأصلة تمتد إلى إنشاء أوصاف تمثيلية ودقيقة للمرضى. كشف تحليلنا أن الحالات التي تم إنشاؤها بواسطة GPT-4 للأمراض التي تم اختبارها في قسم الجلد والأنسجة الرخوة في اختبار USMLE Step 2 CK كانت دقيقة للغاية، مما يشير إلى أنه يمكن استخدام نماذج اللغة الكبيرة لتصميم الحالات للاختبارات الطبية الموحدة.

تدعم التقييمات العالية للإجماع العلمي والشمولية والجودة الشاملة، إلى جانب التقييمات المنخفضة لاحتمال الضرر السريري والتحيز الديموغرافي، بشكل أكبر جدوى استخدام نماذج اللغة الكبيرة لهذا الغرض. يسلط الارتباط الإحصائي القوي بين شمولية الحالة وجودتها الشاملة الضوء على أهمية العروض التقديمية الشاملة والمفصلة للحالات في التعليم الطبي ويثبت قدرة نماذج اللغة الكبيرة على توفير سيناريوهات ذات صلة سياقيًا وكاملة للاستدلال السريري.

يقع متوسط طول الحالات (145.79 ± 26.97 كلمة) ضمن نطاق طول حالة USMLE، مما يسمح للممتحنين بحوالي 90 ثانية للإجابة على كل سؤال. إن تضمين تفسيرات أطول جنبًا إلى جنب مع الحالات يعرض قدرة نماذج اللغة الكبيرة على توليد ليس فقط أوصاف المرضى ولكن أيضًا مواد تعليمية مفيدة.

معالجة القيود والاتجاهات المستقبلية

في حين أن دراستنا أظهرت إمكانات نماذج اللغة الكبيرة في توليد حالات سريرية عالية الجودة، فقد حددنا أيضًا العديد من القيود التي يجب معالجتها في الأبحاث المستقبلية. أحد المخاوف الرئيسية هو التنوع المحدود في البيانات الديموغرافية للمرضى، مع غلبة المرضى الذكور ونقص التنوع العرقي. لضمان إعداد طلاب الطب بشكل كاف لخدمة مجموعات متنوعة من المرضى، من الضروري دمج المزيد من الجهود الواعية لتضمين تمثيلات متنوعة للمرضى في هندسة المطالبات ومجموعات بيانات تدريب النماذج. يجب أن تحقق الدراسات المستقبلية أيضًا في مصادر ومظاهر التحيز المنهجي في ناتج النموذج.

هناك قيود أخرى لدراستنا وهي تكوين لجنة المقيمين الخبراء لدينا، والتي تضمنت طبيب أمراض جلدية واحدًا فقط إلى جانب طبيبين متخصصين من الطب الباطني وطب الطوارئ. في حين أن المقيمين غير المتخصصين في الأمراض الجلدية يقومون بتشخيص وعلاج الأمراض الجلدية الشائعة في تخصصاتهم الخاصة بشكل متكرر، إلا أن خبرتهم قد لا تشمل المجموعة الكاملة من الأمراض الجلدية. ستستفيد الدراسات المستقبلية من نسبة أكبر من أطباء الأمراض الجلدية لضمان تقييم أكثر تخصصًا للحالات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.

على الرغم من هذه القيود، يقدم عملنا دليلًا مقنعًا على أن نماذج اللغة الكبيرة الجاهزة مثل GPT-4 تحمل إمكانات كبيرة لتوليد الحالات السريرية لأغراض الاختبار والتدريس الموحدة. قد تؤدي نماذج اللغة الكبيرة المصممة خصيصًا والمدربة على مجموعات بيانات أكثر تحديدًا إلى تعزيز هذه القدرات. توفر الدقة والكفاءة العالية لـ "التعليم الاصطناعي" حلاً واعدًا للقيود الحالية في الطرق التقليدية لتوليد المواد التعليمية الطبية.