Key points are not available for this paper at this time.
تعتبر خوارزميات تعلم الآلة (ML) أدوات قوية للتنبؤ ذات إمكانيات هائلة في البيئة السريرية. هناك عدد من الأدوات السريرية الحالية التي تستخدم تعلم الآلة، والعديد من الأدوات الأخرى في مرحلة التطوير. الأطباء هم أصحاب المصلحة المهمين في نظام الرعاية الصحية، لكن معظمهم غير مجهزين لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن نشر وتطبيق تقنيات تعلم الآلة في رعاية المرضى. من الأهمية بمكان دمج مفاهيم تعلم الآلة في المناهج الطبية لتمكين الأطباء من أن يصبحوا مستهلكين مستنيرين للأدوات الناشئة التي تستخدم تعلم الآلة. هذه النقلة النوعية مشابهة لحركة الطب القائم على الأدلة (EBM) في التسعينيات. في ذلك الوقت، كانت حركة الطب القائم على الأدلة مفهومًا جديدًا؛ أما الآن، فتعتبر EBM مكونًا أساسيًا في المناهج الطبية وضرورية لتوفير رعاية صحية عالية الجودة. لدى تعلم الآلة القدرة على تحقيق تأثير مشابه، إن لم يكن أكبر، على ممارسة الطب. مع استمرار هذه التكنولوجيا في تقدمها الحتمي، يجب على المربين الاستمرار في تقييم المناهج الطبية لضمان تدريب الأطباء ليكونوا أصحاب مصلحة مستنيرين في رعاية الصحة في المستقبل.
درس جيمس وآخرون (مون،) هذا السؤال.