Intelligenza generativa artificiale in medical education : ragionamento clinico artificiale vs ragionamento clinico umano

La finalità principale del presente contributoè di illustrare le potenzialità dell'utilizzo dell'intelligenza generativa artificiale (GenAI) in medical education. In particolare, l'autore persegue quattro specifici obiettivi: illustrare le potenzialità di GenAI e nello specifico di LLM (Large Language Model) e GPT-4 (quarta generazione della serie GPT, modello linguistico di grandi dimensioni multimodale) per lo  sviluppo del curriculum in medical education (integrazione di contenuti di conoscenza, personalizzazione degli obiettivi di apprendimento, utilizzo di strumenti didattici innovativi come i pazienti virtuali); documentare il contributo di GenAI nel ragionamento clinico e la necessità di fare riferimento all'intelligenza ibrida, un misto tra le due, dove entrambe svolgono compiti epistemici chiaramente delineati e complementari; effettuare una chiara distinzione tra compiti epistemici del clinical decision support systems (CDSS).

e quelli invece propri dell'essere umano, oltre a sottolineare l'importanza del contesto embedded nella elaborazione diagnostica; progettare un teaching framework di ragionamento clinico. [Testo dell'editore].

The main purpose of this paper is to illustrate the potential of using generative artificial intelligence (GenAI) in medical education. In particular, the author pursues four specific objectives: to illustrate the potential of GenAI and in particular of LLM (Large Language Model) and GPT-4 (4th generation of GPT series, large multimodal language model) for the development of the curriculum in medical education (integration of knowledge contents, personalization of learning objectives, use of innovative teaching tools such as virtual patients); to document the contribution of GenAI in clinical reasoning and the need to refer to hybrid intelligence, a mix between the two, where both perform clearly delineated and complementary epistemic tasks; to make a clear distinction between epistemic tasks of clinical decision support systems (CDSS).

and those specific to humans, in addition to underlying the importance of the embedded context in diagnostic processing; to design a teaching framework for clinical reasoning. [Publisher's Text].