Систематический обзор больших языковых моделей и их значения для медицинского образования

Введение: За последний год большие языковые модели вызвали значительный интерес благодаря потенциалу преобразовать различные области, включая медицинское образование будущих врачей. Подготовка студентов-медиков к работе компетентными медицинскими специалистами требует больших усилий, а появление больших языковых моделей может помочь справиться с такими проблемами, как избыток информации, нехватка времени и высокая нагрузка на преподавателей клинических дисциплин. Однако интеграция этих моделей в медицинское образование сопряжена с серьёзными проблемами и вызывает обоснованные опасения у преподавателей, медицинских работников и студентов. Цель систематического обзора — изучить применение больших языковых моделей в медицинском образовании, в частности их влияние на учебный опыт студентов-медиков.

Методы: Систематический поиск публикаций о применении больших языковых моделей в медицинском образовании проводили в базах данных PubMed, Web of Science и Embase по выбранным ключевым словам, связанным с большими языковыми моделями и медицинским образованием. Поиск охватывал период с момента появления ChatGPT до февраля 2024 года. Рассматривали статьи, доступные в полном тексте или на английском языке. Два независимых рецензента критически оценили достоверность каждого исследования.

Результаты: В ходе систематического обзора выявили 166 исследований, из которых 40 признали релевантными. Среди основных тем этих 40 исследований были возможности больших языковых моделей, их преимущества, включая персонализированное обучение, и проблемы, связанные с точностью информации. Важно, что в 42,5% работ модели, в том числе ChatGPT, оценивали новыми способами — например, в контексте медицинских экзаменов и работы с клинической и биомедицинской информацией. Результаты указывают на потенциал моделей демонстрировать уровень знаний, сопоставимый с человеческим. В остальных работах в целом обсуждалась возможная роль больших языковых моделей в медицинском образовании, что свидетельствует о большом интересе к их будущему применению, несмотря на существующие ограничения.

Выводы: Ответственное внедрение больших языковых моделей в медицинское образование может улучшить учебный опыт. При этом необходимо обеспечивать точность информации, уделять внимание развитию навыков и соблюдать этические требования. Для надлежащей интеграции таких моделей необходимы постоянная критическая оценка и междисциплинарное сотрудничество.