医疗专业培训领域正在经历一场快速转型，这场变革的核心驱动力是人工智能（AI）的广泛影响。这种转变在需要精准度、批判性思维和伦理考量的领域尤为明显——其中，医学首当其冲。
长期以来，医学教育一直以弗莱克斯纳报告中概述的原则为基础，强调严格的标准、研究整合和实践临床经验。然而，人工智能的出现要求我们对这些基础进行根本性的重新评估，超越传统方法，将技术素养纳入核心能力。将人工智能整合不仅仅是采用新工具；它更是为了培养一代医生，让他们能够适应一个日益由算法辅助、数据驱动的诊断和自主工作流程定义的医疗保健系统。
这种适应的紧迫性源于人工智能在整个医疗保健领域中不断扩大的作用。诊断算法和临床决策支持系统等技术不再是未来主义的概念，而是现代临床实践中不可或缺的组成部分。一项范围界定综述强调了一个关键的差距：虽然人工智能正在医疗保健领域实施，但未来的医生往往没有充分准备好有效地和合乎伦理地利用这些技术。这种缺陷不仅仅是技术技能的问题；它需要对人工智能的局限性、潜在的偏见以及对人类监督的至关重要的需求有细致入微的理解。此外，“情境工程”的兴起——确保人工智能系统能够访问和理解相关信息——至关重要，特别是在医疗保健和金融等敏感领域，在这些领域，准确性和可靠性是不可协商的。人工智能系统越来越需要持续的情境才能最佳地运作，这就需要医生能够解释和验证驱动这些系统的信息。美国国家科学院全球健康专业人员教育创新论坛认识到了这一需求，举办了研讨会，探讨围绕人工智能整合的社会、文化、政策、法律和监管方面的考量。
除了人工智能的临床应用外，它对医学教育本身的结构也产生了影响。人工智能提供了个性化学习体验的潜力，可以根据学生的个人需求和学习风格定制课程。由人工智能支持的增强可视化和基于模拟的临床培训，为学生提供了逼真和沉浸式的环境，让他们在没有患者风险的情况下磨练技能。这些模拟促进了跨专业合作，为学生准备了现代医疗保健的复杂性和团队合作性质。然而，重要的是，不要把人工智能视为万能药。临床工作流程的改进（独立于技术）仍然至关重要。重点应该放在增强人类的能力，而不是取代它们。这种整体的方法也反映在围绕更广泛的社会挑战的讨论中。例如，解决美国的先进制造业问题不仅仅是增加对教育的投资，而是对精英培训和政策进行系统性的重新评估。同样，在印度，一个蓬勃发展的创业生态系统正在利用人工智能来应对医疗保健、教育和金融包容性方面的挑战，这表明了这项技术的社会影响力潜力。人们对人体工程学的兴趣日益增长，这对劳动力健康和效率至关重要，这也反映出优化人机交互的更广泛趋势。
这种转变的影响超出了医学院的直接担忧。纳斯康基金会观察到的社会创新中人工智能、互联互通和机器人的快速发展，突显了正在进行的更广泛的社会转型。即使是看似不相关的领域，比如宗教研究，也在努力解决人工智能与长期存在的哲学和伦理问题之间的交叉点，剑桥大学出版社与评估机构对印度教思想中令人感兴趣的联系的研究就证明了这一点。未来需要一支不仅精通人工智能，而且能够批判性地评估其在生活各个方面影响力的劳动力。关于OpenAI和埃隆·马斯克的辩论，以及特斯拉从一家汽车公司转变为一家人工智能公司，凸显了这场技术革命的普遍性。在一个甚至书面声明的真实性都受到质疑的世界里——正如对个人陈述中人工智能检测的担忧所表明的那样——辨别真相和驾驭复杂的信息环境的能力至关重要。归根结底，在医学教育中积极实施人工智能研讨会已不再是可选项；这是为21世纪医疗保健的复杂性做好医生准备的最有效策略，确保他们有能力在快速发展的世界中引领和创新。
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