从尝试到变革：十年课程重构的经验教训

《The Journal of Physician Assistant Education》：From Tinkering to Transformation: Lessons Learned From 10 Years of Curricular Reculturing

本研究评估了定制GPT工具在PA临床推理教育中的应用效果，发现90%学生认为其有帮助，显著提升诊断、检查和结果解读能力，同时反馈需加强教师监督和AI素养培训。

　　

摘要通俗语言总结

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引言

人工智能工具在补充传统医师助理教育方面显示出巨大潜力，尤其是在培养临床推理能力方面。然而，关于将定制的生成预训练Transformer（GPT）应用于医师助理（PA）教育的研究仍然有限。本研究评估了学生使用基于GPT的临床推理工具的体验和看法。

方法

2025年4月，研究人员在巴特勒大学对一年级医师助理学生（n = 72）进行了混合方法研究。这些学生使用专为巴特勒大学设计的GPT-4-Turbo临床案例辅助工具，该工具通过苏格拉底式对话方式提供血液学和肾病学领域的互动临床案例。研究结束后，通过调查问卷评估了学生对工具的帮助程度、认知挑战性以及其在7个临床领域中的技能提升效果。调查采用了李克特量表和开放式问题。研究人员对定量数据进行了描述性分析，并对定性反馈进行了主题分析。

结果

共有59名学生完成了调查（响应率为81.9%）。90%的受访者认为该工具非常有帮助。学生表示，在制定鉴别诊断（79.7%）、安排诊断检查（81.4%）和解读检测结果（78.0%）方面取得了显著进步。定性分析得出了三个主要结论：学生对即时反馈表示赞赏（36%），认为实时解释非常有用（36%），并且欢迎GPT主动引导学习过程（12%）。同时，学生们建议尽早将此类工具整合到课程体系中，并对案例内容的准确性提出了担忧。

讨论

基于GPT的定制临床推理工具可以通过提供个性化的、按需学习体验，成为传统医师助理教育方法的补充。学生认为这些工具在提升临床推理能力方面具有显著作用，但也指出了其在病史采集方面的局限性。在实施过程中，应确保有教师的监督，并开展人工智能素养培训，以解决准确性问题，同时最大化教育效果。

通俗语言总结 巴特勒大学的一项研究探讨了使用定制的GPT-4-Turbo工具来提升一年级医师助理学生的临床推理能力。该工具通过苏格拉底式对话方式提供了血液学和肾病学领域的互动临床案例。在72名学生中，有59人完成了调查，其中90%的人认为该工具非常有用。学生反馈表明，他们在鉴别诊断、安排诊断检查和解读检测结果方面取得了进步。定性分析强调了即时反馈和实时解释的价值，但也指出了案例内容的准确性问题。研究建议在教师监督下将人工智能工具整合到医师助理教育中，并开展相关培训，以优化教育效果并解决准确性问题。

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