Dr. Lasso: Vzdělávání lékařů v éře AI - Co musí školy změnit?

Tento text vyšel původně v newsletteru Dr. Lasso, který každý týden přináší novinky ze světa medicíny, inspirativní rozhovory a přehled nejzajímavějších výzkumů. Přihlásit se můžete na www.drlasso.com.

Studenti medicíny stále častěji využívají generativní AI ke studiu, simulaci diagnostického myšlení nebo shrnování odborné literatury. Přesto zůstává otázkou, co je v rámci výuky přípustné. Nejasnosti a obavy nejsou výjimečné.

AI je však již pevně zakotvená v tom, jak se studenti připravují na klinickou praxi. Debata o tom, zda do vzdělávání patří, je passé. Důležité je hledat způsoby, jak ji začlenit zodpovědně a eticky - bez ohrožení klinického úsudku, lidskosti a důvěry.

Dnešní studenti nejsou jen digitální, ale i AI-native. Umí využívat nástroje, které simulují pacientské interakce nebo zjednodušují komplexní informace. AI urychluje strukturální transformaci vzdělávání. Výuka se posouvá od tradičních přednášek ke kompetenčně orientovaným formátům, které nabízejí personalizovanou zpětnou vazbu a učební obsah přizpůsobený tempu jednotlivce.

Největším rizikem už není samotné zneužití AI, ale její špatné používání a nedostatečné vedení ze strany pedagogů. Mlčení institucí nebo učitelů může mít stejně negativní dopad jako špatně nastavená pravidla.

Co AI dokáže a co ne

AI se stává užitečným nástrojem pro učení:

• Simuluje pacienty
• Nabízí nepřetržité konzultace
• Pomáhá s opakováním a zapamatováním
• Podporuje rané diagnostické myšlení

Naopak AI neumí:

• Naučit empatii nebo klinickou pokoru
• Řešit etické dilemata a kulturní nuance
• Nahrazovat úsudek získaný chybami, nejistotou a reálnými zkušenostmi

Z těchto důvodů je nezbytné, aby vzdělavatelé vedli studenty k tomu, aby AI používali kriticky. Otázky jako „Chybí v odpovědi AI důležité varování?“ nebo „Dali byste na její doporučení?“ by měly být běžnou součástí výuky.

Součástí nové digitální gramotnosti by mělo být:

• Rozpoznávání zaujatosti ve výstupech
• Schopnost pokládat správné otázky
• Porozumění pravděpodobnostním odpovědím
• Pokora vůči rychlým, ale ne vždy správným odpovědím

Bez těchto schopností hrozí, že AI bude používána pasivně a bez porozumění.

Otázky, které si musí položit každý pedagog

• Kde leží hranice mezi podporou a zkratkou?
• Jak definovat poctivost v prostředí s generativní AI?
• Jak hodnotit výsledky učení ovlivněné těmito nástroji?
• Jsou vyučující připraveni AI učit, vést a dohlížet na její využití?

Odpovědi na tyto otázky nejsou technické, ale etické a pedagogické. Řada škol zatím nemá jasný rámec, jak se k nim postavit. Pro mnohé pedagogy je AI stále neznámým územím, což vede k nejistotě a zdrženlivosti. Řešení existují, ale vyžadují investice do školení, etických pravidel a redesignu kurikula.

Od faktů k porozumění: Nový přístup k učení

AI mění přístup ke znalostem. Zatímco dříve byl důraz kladen na memorování, dnes je důležitější schopnost:

• Pracovat s nejistotou
• Aplikovat nové poznatky v praxi
• Reflektovat vlastní rozhodnutí
• Udržet si zvědavost po celý profesní život

To odpovídá moderním vzdělávacím modelům, jako je například „master adaptive learner“ Americké lékařské asociace, které zdůrazňují reflexi, zpětnou vazbu a neustálý rozvoj.

Je nutné změnit způsob hodnocení studentů - méně důrazu na pouhé znalosti, více na úsudek. Také výuka na odděleních by měla nabídnout prostor pro zamyšlení a analýzu místo prostého opakování. A role vyučujících se mění: místo předávání faktů je potřeba vést diskuzi, klást otázky a podporovat kritické myšlení.

Etika, empatie a rovnost v éře AI

Otázka, zda AI „odlidští“ medicínu, je častá. Ale technologie sama o sobě není hrozbou. Pokud bude AI správně implementována, může lékařům ulevit od rutinních úkolů a umožnit jim věnovat více času pacientům.

Etická integrace AI musí stát na pevných základech:

• Jasném dohledu, který chrání pacienty i studenty
• Školení, které podporuje empatii, nejen efektivitu
• Přístupových politikách, které vyrovnávají digitální rozdíly mezi studenty a institucemi

Bez rovného přístupu k nástrojům a školením může AI prohlubovat rozdíly - mezi městy a venkovem, mezi dobře financovanými a poddimenzovanými školami, mezi jednotlivými studenty.

Precizní vzdělávání pro budoucnost zaměřenou na člověka

Jako medicína směřuje k personalizaci, vzdělávání by mělo následovat. Precizní vzdělávání znamená přizpůsobit výuku jednotlivci - jeho tempu, potřebám a cílům.

Aby to bylo možné, je třeba:

• Podpora a závazek ze strany institucí
• Spolupráce napříč obory
• Vědomé, cílené využití AI nástrojů
• Změna přístupu pedagogů a otevřenost změnám

Úspěch se nebude měřit technickými dovednostmi, ale schopností absolventů myslet kriticky, jednat eticky a udržet si lidskost.

Otázka zní: Co je potřeba, aby škola opravdu nabídla precizní a moderní medicínské vzdělávání?