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Propósito Desarrollar, implementar y evaluar retroalimentación para un taller de inteligencia artificial (IA) para residentes de radiología que ha sido diseñado como una introducción condensada a los fundamentos de la IA adecuada para la integración en un plan de estudios de residencia existente. Materiales y Métodos Se diseñó un taller de IA de 3 semanas por parte de profesores de radiología, residentes e ingenieros de IA. El taller se integró en días académicos a medio tiempo del programa de entrenamiento de radiología basado en competencias de educación médica. El taller consistió en conferencias didácticas en vivo, estudios de casos literarios y ejemplos de programación para la consolidación. Se desarrollaron objetivos de aprendizaje y contenido para la alfabetización fundamental en lugar de la competencia técnica. Se realizaron encuestas prospectivas idénticas antes y después del taller para medir la confianza de los participantes en comprender los conceptos de IA en una escala de Likert de cinco puntos. Los resultados se analizaron con estadísticas descriptivas y pruebas de suma de rangos de Wilcoxon para evaluar diferencias. Resultados Doce residentes participaron en el taller, con 11 completando la encuesta. Se observó una puntuación promedio de 4.0 ± 0.7 (DE), indicando acuerdo, al preguntar a los residentes si el taller mejoró el conocimiento sobre IA. La confianza en la comprensión de los conceptos de IA aumentó después del taller para 16 de 18 (89%) preguntas de comprensión (rango de valor P: .001 a .04 para preguntas con mayor confianza). Conclusión Se desarrolló y se ofreció un taller introductorio sobre IA a los residentes de radiología. El taller proporcionó una introducción condensada a los conceptos fundamentales de IA, desarrolló una percepción positiva y mejoró la confianza en los temas de IA. Palabras clave: Educación Médica, Aprendizaje Automático, Entrenamiento de Posgrado, Educación Médica Basada en Competencias, Informática Médica. Se material adicional está disponible para este artículo. © RSNA, 2023
Hu et al. (Wed,) estudió esta cuestión.