Research Article
استكشفت هذه الدراسة المقطعية تصورات الذكاء الاصطناعي بين معلمي الطب والأطباء في السعودية. على الرغم من الاهتمام الكبير الذي تم الإبلاغ عنه، إلا أن التدريب الرسمي للذكاء الاصطناعي كان محدودا، وكان الاعتماد على المصادر غير الرسمية شائعا، مما يبرز الحاجة المحتملة إلى تعليم منظم للذكاء الاصطناعي.
يغير الذكاء الاصطناعي (AI) الرعاية الصحية من خلال التقدم في التشخيص واتخاذ القرار، ومع ذلك ركزت معظم الدراسات على تصورات طلاب الطب، مع اهتمام محدود بمعلمي الطب والأطباء الممارسين. فهم هذه المنظورات أمر بالغ الأهمية لتطوير مناهج تعد الأطباء المستقبليين للممارسة المعززة بالذكاء الاصطناعي. بحثت هذه الدراسة في الوعي بالذكاء الاصطناعي، وتعرضه، والتأثير المتصور بين المعلمين الطبيين والمتدربين والمقيمين والمتخصصين والاستشاريين في المملكة العربية السعودية. تم إجراء دراسة مقطعية باستخدام استبيان إلكتروني موثق تم توزيعه على عدة كليات ومستشفيات طبية سعودية. جمع الاستطلاع بيانات ديموغرافية، وتعليما سابقا في مجال الذكاء الاصطناعي، ومعرفة ذاتية التقييم بالذكاء الاصطناعي، واهتماما بالذكاء الاصطناعي. كما قيم المشاركون قدرتهم على سرد تطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات الصلة سريريا، وقيموا التأثير المتوقع للذكاء الاصطناعي على تخصصات مختلفة، وأشاروا إلى ما إذا كان التدريب على مفاهيم الذكاء الاصطناعي سيكون مفيدا. تم تحليل الفروق الجماعية باستخدام اختبارات كاي-تربيع، وتحليل التحليل الطبيعي، والانحدار اللوجستي، مع التحكم في العمر والجنس. من بين 229 مشاركا (60 معلما طبيا، 78 متدربا/مقيما، و91 أخصائيا/استشاريا)، كان المعلمون الطبيون أكثر ميلا للإبلاغ عن قدرتهم على ذكر فوائد الذكاء الاصطناعي (63.3٪ مقابل 38.5٪ و39.6٪) والتعبير عن مخاوف أخلاقية بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية (76.6٪ مقابل 51.3٪ و51.6٪) مقارنة بالمجموعات الأخرى. فقط 32.3٪ أفادوا بتلقيهم تعليما رسميا بالذكاء الاصطناعي، حيث اكتسب معظمهم المعرفة من مصادر غير رسمية مثل وسائل الإعلام. تم تحديد تخصصات الأشعة وعلم الأمراض كأكثر تخصصات من المرجح أن تتحول بواسطة الذكاء الاصطناعي. بشكل عام، أظهرت تصورات المعلمين الطبيين والأطباء عن الذكاء الاصطناعي اهتماما قويا لكنه كان محدودا في التدريب الرسمي. على الرغم من الحماس بين جميع المجموعات، اعتمد المشاركون على مصادر غير رسمية ويفتقرون إلى المعرفة الأساسية بالذكاء الاصطناعي. تسلط هذه النتائج الضوء على الأهمية المحتملة لدمج التعليم المنظم للذكاء الاصطناعي في المناهج الطبية وبرامج التدريب الإقامتي لدعم الاستعداد للرعاية السريرية المتكاملة بالذكاء الاصطناعي.
تم تقديم مصطلح "الذكاء الاصطناعي" (AI) لأول مرة في مؤتمر دارتموث عام 1956 ويعتبر الآن عالميا منأفضل التقنيات. يشير الذكاء الاصطناعي بشكل عام إلى التقنيات القادرة على تقليد الذكاء البشري2 ويصنف عادة إلى أربعة مجالات: معالجة اللغة الطبيعية للتعرف على الكلام والنص والتوليد والنحو؛ رؤية الحاسوب لتفسير الصور؛ التعلم الآلي المعتمد على الشبكات العصبية؛ والأنظمة المعرفية التي تعتمد على التقنيات الدلالية أو النمذجة المعرفية3.
واحدة من أسرع تطبيقات الذكاء الاصطناعي تطورا هي في مجال الرعاية الصحية. وصف الذكاء الاصطناعي بأنه يمتلك القدرة على إحداث ثورة في الرعاية الصحية من خلال دمجه في الممارسة السريرية4. من خلال تحسين دقة التشخيص وتحسين قرارات العلاج، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضا تغيير طريقة تقديم الأطباء للرعاية5. لكي يتم تنفيذ هذه التطبيقات بشكل فعال، يجب أن يمتلك العاملون في الرعاية الصحية معرفة ووعي كافيين بتقنيات الذكاء الاصطناعي. تم توثيق تطبيقه الناجح عبر عدة تخصصات، بما في ذلك الأشعة، علم الأمراض، طب العيون، الأورام، وطب الأسنان6. في التعليم الطبي، دعم الذكاء الاصطناعي أيضا التعلم من خلال محاكاة المرضى الافتراضية بهدفتطوير مهارات التواصل والسرير.
قامت عدة دراسات بتقييم تصورات طلاب الطب للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية والتعليم5،8،9،10. أشارت هذه الدراسات إلى تزايد الاهتمام بين الطلاب لكنها أبرزت أيضا فجوات تعليمية. ومع ذلك، فحصت دراسة واحدة فقط بشكل خاص تعرض الطلاب للتعليم الرسمي للذكاء الاصطناعي8. وبالمثل، استكشفت عدة دراسات تصورات الأطباء الممارسين السعوديين للذكاء الاصطناعي11، 12، 13، 14، لكن لم تقم أي منها بتقييم التعرض للتعليم الرسمي للذكاء الاصطناعي. لا يزال هناك نقص ملحوظ في الأبحاث التي تركز تحديدا على معلمي الطب وكيف يدركون الذكاء الاصطناعي ودوره في التعليم الطبي.
ولمعالجة هذه الفجوة، قيمت هذه الدراسة المعرفة الحالية، والتعرض والتصورات، ومصادر المعلومات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بين المعلمين الطبيين والأطباء الممارسين في السعودية، بالإضافة إلى آرائهم حول تأثيره عبر التخصصات الطبية. أجرينا مسحا مقطعيا لتقييم هذه المجالات ضمن هذه الفئة. قد تساعد النتائج في توجيه الجهود المستقبلية لدمج الكفاءات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في برامج التعليم الطبي وتدريب الإقامة 15,16,17. حسب علمنا، تعد هذه الدراسة من أوائل الدراسات في السعودية التي تفحص في الوقت نفسه تعرض المعلمين الطبيين والأطباء الممارسين للتعليم الرسمي للذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى تصوراتهم ومعرفتهم الذاتية بالذكاء الاصطناعي.
Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.
نمذجة الدراسة
تم الحصول على الموافقة الأخلاقية لهذه الدراسة من مجلس المراجعة المؤسسية في جامعة الملك عبد العزيز (المرجع رقم 500-23). شمل المشاركون المؤهلون مهنيين طبيين تبلغ أعمارهم 18 عاما أو أكثر (معلمي الطب، المتدربون، المقيمون، المتخصصين، والاستشاريين) الذين يمارسون المهنة في السعودية. تم استبعاد الأفراد الذين لم يكونوا خريجي طب أو لم يمارسوا الطب بنشاط. قدم جميع المشاركين موافقتهم المستنيرة قبل جمع البيانات، وكانت مشاركتهم طوعية بالكامل. تم تقديم بيان موافقة مستنيرة إلكتروني في الصفحة الأولى من الاستبيان، وكان على المشاركين إبداء موافقتهم قبل المضي قدما. تم إبلاغ المشاركين بأنه يمكنهم الانسحاب في أي وقت قبل تقديم الاستبيان دون عواقب. للحفاظ على السرية، لم يتم جمع أي معلومات شخصية قابلة للتعريف، وتم إلغاء هوية جميع البيانات المجمعة وتخزينها بأمان.
أدوات جمع البيانات
تم جمع البيانات من خلال استبيان تم التحقق منه مسبقا تم تقديمه عبر Google Forms. تم تجنيد المشاركين من خلال أخذ عينات مريحة من خلال نشر مواد التوظيف دون وجود قائمة توعية مستهدفة. تم توزيع مواد التوظيف التي تحتوي على رابط الاستبيان عبر الإعلانات الإلكترونية، ورسائل إلكترونية مؤسسية، ومنصات مراسلة عبر الإنترنت تم مشاركتها مع العاملين في الرعاية الصحية في كليات ومستشفيات الطب السعودية. وبالتالي، لم يكن بالإمكان حساب معدل استجابة رسمي.
جمع القسم الأول من الاستبيان معلومات ديموغرافية، بما في ذلك تاريخ الميلاد، والجنس، والدور في المجال الطبي، والتخصص، وبالنسبة للمقيمين، سنة التدريب. ركز القسم الثاني على تعرض المشاركين السابق للذكاء الاصطناعي. سئل عما إذا كانوا قد تلقوا تعليما رسميا في الذكاء الاصطناعي (مثل الدورات الجامعية أو الجامعية). كان هذا البند واسعا عمدا واعتمد على تفسير المشاركين الذاتي لما يشكل التعليم 'الرسمي' للذكاء الاصطناعي. كما طلب من المشاركين تحديد مصادر تعرضهم للذكاء الاصطناعي.
لتقييم تصورات المشاركين وفهمهم للذكاء الاصطناعي، استخدمنا استطلاعا تم التحقق منه مسبقا صمم أصلا لتقييم التأثير المتصور لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الطب بين طلاب الطب8. تضمن الاستطلاع عناصر حول تأثير الذكاء الاصطناعي على التخصصات الطبية المختلفة. كما قام المشاركون بتقييم فهمهم الذاتي لمفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية، بما في ذلك الشبكات العصبية الالفافية (CNNs)، والتحقق المتبادل، ومنحنيات خصائص تشغيل المستقبل (ROC)، والمساحة تحت المنحنى (AUC). سمح لنا هذا النهج باستكشاف الفجوة بين اهتمام المشاركين بالذكاء الاصطناعي ومستوى استعدادهم الرسمي.
تم تسجيل إجابات الاستبيانات تلقائيا داخل نماذج Google وتصديرها إلى Microsoft Excel لتنظيم البيانات. تم فحص البيانات للتأكد من اكتمالها قبل التحليل الإحصائي. تم تشفير مجموعات البيانات غير المحددة وتخزينها على قرص محمي بكلمة مرور لا يمكن الوصول إليه إلا لأعضاء فريق البحث.
التحليل الإحصائي
تم تصنيف المشاركين كمعلمي طبيين، أو متدربين/مقيمين، أو أخصائيين/استشاريين. تم تصنيف جميع أسئلة مقياس ليكرت إما كموافقة (موافقة أو موافقة قوية) أو عدم اتفاق (محايد، معارض، أو معارض قوي) للمقارنات الجماعية.
شملت الإحصاءات الوصفية متوسط وانحراف معياري للمتغيرات والتكرارات المستمرة مع نسب للمتغيرات الفئوية. تمت مقارنة المتغيرات الديموغرافية عبر المجموعات باستخدام ANOVA للمتغيرات المستمرة واختبار كاي تربيع للمتغيرات التصنيفية. تمت مقارنة ردود الاستبيان (سواء كانت موافقة أو غير موافقة) للمجموعات باستخدام نمذجة الانحدار اللوجستي (الاتفاق أو عدم الاتفاق كنتيجة) مع اختبارات ما بعد الواقع. جميع الاختبارات طبقت تصحيح بونفيروني لتعديل مقارنات متعددة بين المجموعات. تم اختبار الارتباطات ضد المتغيرات المستمرة (العمر) باستخدام نمذجة الانحدار المتعدد الخطي، وضد المتغيرات التصنيفية (سواء كان قد تلقى تعليما رسميا في الذكاء الاصطناعي أم لا) باستخدام الانحدار اللوجستي المتعدد. جميع نماذج الانحدار كانت تتحكم في عمر وجنس المشاركين.
تم اختبار التعدد التعاوني من خلال حساب عامل التباين للتباين (VIF) ووجد أنه غير قابل للاهمال في جميع النماذج. تم تأكيد توزيع بقايا نموذج الانحدار الخطي بشكل طبيعي باستخدام اختبار كولموغوروف–سميرنوف. تم إجراء التحليلات الإحصائية في الإصدار 4.3.1 من R، حيث استخدمت جميع النمذجة حزمة الإحصائيات الأساسية، باستثناء تقييمات التعدد التعاوني التي استخدمت حزمة USDM. استخدمت جميع اختبارات الدلالة عتبة α = 0.05. تم تصدير مخرجات النماذج النهائية واستخدامها لإنشاء التحليلات والجداول والأشكال المعروضة في قسم النتائج.
Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.
عينة
يقدم هذا المسح المقطعي مقارنات رصدية بين مجموعات المشاركين الطبيعية، بما يتوافق مع طبيعة الدراسة الاستكشافية. شملت العينة 229 مشاركا (60 معلما طبيا، 78 متدربا/مقيما، و91 أخصائيا/استشاريا). لم تختلف المجموعات بشكل ملحوظ من حيث الجنس (47.6٪ ذكور، p=0.088 بين المجموعات) أو تلقيها تعليما رسميا بالذكاء الاصطناعي (32.3٪ مع التدريب، p=0.067 بين المجموعات). كان المتدربون والمقيمون أصغر سنا بشكل ملحوظ (متوسط العمر 28.1 سنة، SD=5.2) مقارنة بالمثقفين الطبيين (المتوسط=39.2، ...
Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.
حسب علمنا، هذه واحدة من أولى الدراسات في السعودية التي تفحص كيف يرى المعلمون الطبيون والأطباء الممارسون الذكاء الاصطناعي. يتماشى الاهتمام الكبير المبلغ عنه مع التبني الأوسع للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، والذي تم توثيقه في كل من البيئات السريرية والتعليمية18. وقد لاق هذا الاتجاه قبولا إيجابيا بين المعلمين الطبيين، خاصة في سياق التعليم الطبي، حيث تم الاعتراف بأدوات مثل ChatGPT لفائدتها في مهام مثل التلخيص وجمع المعلومات ودعم أنشطة التعليم والتعلم. وفي الوقت نف...
Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.
المؤلفون لا يفرضون أي تضارب مصالح.
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
|---|---|---|---|
| نماذج جوجل | جوجل ذ.م.م | لا يوجد | يستخدم لتوزيع وجمع الإجابات على الاستبيان الإلكتروني |
| مايكروسوفت إكسل | شركة مايكروسوفت | لا يوجد | يستخدم لتنظيم البيانات وتصديرها قبل التحليل |
| قاعدة بيانات PubMed | المكتبة الوطنية الأمريكية للطب | لا يوجد | يستخدم لمراجعة الأدبيات واسترجاع المراجع |
| الاستبيان | ليو د، سوير ج، لونا أ، أون ج، وانغ ج، بوشي إل، حلبي س، جو ب<بر/> تصورات طلاب الطب الأمريكيين حول الذكاء الاصطناعي في الطب: دراسة استطلاع الأساليب المختلطة JMIR Med Education 2022؛ 8(4):e38325 الرابط: https://mededu.jmir.org/2022/4/e38325 DOI: 10.2196/38325 | لا يوجد | استبيان موثق لتقييم تصورات الذكاء الاصطناعي في الطب، مقتبس من دراسة نشرت سابقا في JMIR Medical Education (2022) |
| R (برمجيات إحصائية) | مؤسسة R للحوسبة الإحصائية | لا يوجد | يستخدم للتحليل الإحصائي وتصور البيانات |
Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article
Request Permission