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Educação, Inovação
NYU Langone Health News, primavera de 2023
A estudante de medicina Lily Ge usa ferramentas da web baseadas em IA em seu laptop para amplificar imagens anatômicas e visualizar melhor como os órgãos são estruturados e suas funções no corpo.
Foto: Karsten Moran
eu ily Ge, estudante do primeiro ano de medicina na NYU Grossman School of Medicine, está progredindo rapidamente em suas aulas. Ao trabalhar para memorizar detalhes de seu último módulo de anatomia, ela passa por um microscópio virtual que se desloca automaticamente para os órgãos que ela está estudando no momento. Para ajudar a compreender como os diferentes sistemas do corpo interagem e se conectam, ela manipula um corpo virtual em 3D, ampliando para ver “o que está por trás do quê”, diz ela. Se parece que as ferramentas foram feitas sob medida para ela, é porque são.
A turma de Ge é a primeira a participar de uma abordagem pioneira à educação médica chamada Precision Education, agora em andamento na NYU Grossman School of Medicine. Parcialmente financiada pela Associação Médica Americana, a iniciativa utiliza inteligência artificial (IA) para adaptar o currículo e os materiais de estudo ao estilo e objetivos de aprendizagem de cada aluno. “Ao contrário de um currículo que sirva para todos, a Precision Education leva em consideração os mecanismos complexos subjacentes aos objetivos e necessidades de cada indivíduo de uma forma que pode ajudar a melhorar os resultados dos alunos e, por extensão, os resultados dos pacientes”, explica Marc M. Triola, MD , reitor associado de informática educacional e diretor fundador do Instituto de Inovações em Educação Médica.
Superficialmente, os alunos podem nunca notar a mão da IA. O sistema, que conta com um tipo de poder computacional chamado aprendizado de máquina, funciona nos bastidores do portal do aluno. Ele analisa dados sobre o histórico acadêmico de um indivíduo e sua experiência prática – pacientes atendidos, desempenho durante os procedimentos, feedback do professor – para orientar e corrigir o curso ao longo de sua jornada acadêmica. Se um aluno não tiver certeza de sua especialidade, por exemplo, uma ferramenta para exploração em início de carreira recorre à análise preditiva para sugerir disciplinas eletivas. Se um aluno pesquisar regularmente uma condição específica, uma ferramenta de IA exibirá vídeos adicionais, artigos de periódicos e outras informações sobre ela - da mesma forma que o YouTube sabe servir aos amantes de gatos fofos erros felinos. Os alunos também podem misturar e combinar a forma como absorvem novas informações, para que os alunos visuais possam ler palestras, os alunos auditivos possam ouvir e assim por diante.
“Ao contrário de um currículo que sirva para todos, a Precision Education leva em consideração os mecanismos complexos subjacentes aos objetivos e necessidades de cada indivíduo de uma forma que pode ajudar a melhorar os resultados dos alunos e, por extensão, os resultados dos pacientes.” — Marc M. Triola, MD , Reitor Associado de Informática Educacional
Para a experiência clínica, os algoritmos baseiam-se em dados desidentificados de pacientes extraídos através do Epic, o sistema eletrônico de registros de saúde da NYU Langone Health, para ajudar os alunos a aprimorar suas habilidades de tomada de decisão clínica. “Os extensos painéis e ferramentas para ver e compreender esses dados são algo aos quais a maioria das outras escolas médicas, estagiários e seus treinadores não têm acesso”, diz o Dr. “O objetivo é ajudar os alunos a se tornarem os melhores médicos possíveis e a fazerem boas escolhas sobre quais disciplinas eletivas e oportunidades desejam explorar em sua jornada para chegar lá”, diz ele.
À medida que a NYU Grossman School of Medicine completa seu primeiro ano com o kit de ferramentas Precision Education, o Dr. Triola e sua equipe incorporam continuamente feedback de alunos e educadores para melhorar e expandir as ferramentas. Espera-se que o impacto da Educação de Precisão alcance muito além dos muros da Escola de Medicina Grossman da NYU, com outras escolas médicas importantes buscando o conselho especializado do Dr. Triola sobre como implementar ferramentas semelhantes em seu próprio currículo.
O próximo grande passo é levar o modelo baseado em IA aos residentes. A NYU Langone já implantou um aplicativo chamado NoteSense, desenvolvido por Verity E. Schaye, MD, MHPE, reitor assistente de educação em ciências clínicas e diretor de habilidades clínicas integradas, que usa um tipo de IA chamado processamento de linguagem natural para ler notas de tratamento , fornecer feedback e acompanhar as melhorias entre os residentes. “Nossas ferramentas de aprendizagem de IA são ainda mais aplicáveis a novos médicos porque, ao contrário de um estudante de medicina que está tentando aprender toda a medicina, os residentes podem se concentrar em uma especialidade clínica”, diz o Dr. Triola. “Isso pode realmente ajudar na 'precisão' da Educação de Precisão.”