弥合医学领域的 AI 差距：新框架针对家庭医生教育

快速阅读: 据《Newswise （新闻稿）》称，加拿大研究团队开发AI培训课程框架AIFM-ed，助力家庭医生适应数字化医疗。该框架灵活且全面，已发表于《JMIR医学教育》。下一步将在机构试点，评估其影响。

新传网——（多伦多，2025年4月28日）加拿大研究人员团队开发了一套课程框架，旨在帮助培训未来的家庭医生使用人工智能（AI），以应对数字工具在患者护理中日益普及所带来的医学培训关键缺口。该研究发表于《JMIR医学教育》杂志，题为《后研究生家庭医学教育中的人工智能培训课程框架（AIFM-ed）：混合方法研究》，介绍了AIFM-ed框架，用于指导将AI整合到家庭医学培训项目中。随着医疗系统的演变，许多医疗专业人员感到自己对诊断、治疗和患者管理中AI日益增长的影响准备不足。这项由萨米拉·A·拉希米博士和她的学员雷蒙德·托伦蒂诺共同牵头的新发表的框架为医学教育者提供了一个结构化的路线图，以弥补这一差距。

该框架通过全面审查现有的AI教育模型，并与来自加拿大各地的专家和实习医生进行深入咨询而制定，AIFM-ed框架概述了五个核心组成部分：课程的需求和目的、学习目标、课程内容、课程内容的组织以及课程实施方面。由于每所医学院校都不同，该框架设计得非常灵活，以便可以根据每个项目的具体需求和资源进行调整。

“AI正在迅速改变医疗保健，然而，大多数医学课程还没有跟上步伐。AIFM-ed框架提供了至关重要的基础，确保我们未来的医生准备好面对数字化支持的护理现实，”麦吉尔大学加拿大研究主席及Mila-魁北克AI研究所的AI和高级数字初级卫生保健负责人萨米拉·A·拉希米博士说。

雷蒙德·托伦蒂诺，拉希米博士实验室最近的理学硕士毕业生和该研究的共同牵头人强调了这项工作对未来医生的重要性。“我们不仅仅是在传授新技能——我们确保家庭医生能够自信地利用AI支持更优质的患者护理，”他说。

下一步是机构试点该框架并评估其对毕业后医学培训的影响。通过这样做，他们可以确保下一代家庭医生不仅临床能力强，还具备良好的技术素养。随着AI继续重塑医学，这个框架标志着为医生适应未来数字健康迈出的重要一步。

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