Улучшение самообучения медицинских исследователей с помощью интеллектуальной языковой модели

Решение медицинских научных проблем является важнейшей движущей силой развития медицинских дисциплин. По мере увеличения сложности научных вопросов все большее число проблем требует решения междисциплинарного сотрудничества. Однако большинству исследователей-медиков не хватает междисциплинарных базовых знаний, и им требуется много времени для систематического изучения соответствующих знаний и навыков. Более того, постоянное появление новых знаний и навыков подчеркивает важность способности исследователей к самостоятельному обучению в медицинской сфере. Таким образом, для содействия развитию медицинских дисциплин существует острая необходимость в эффективном методе повышения способности исследователей к самостоятельному обучению для проведения междисциплинарных исследований.

Языковые модели искусственного интеллекта следующего поколения, примером которых является ChatGPT, обладают большим потенциалом в оказании помощи исследователям в доступе к знаниям и информации из различных областей. Смогут ли исследователи использовать такие инструменты ИИ для улучшения своих способностей к самостоятельному обучению для проведения междисциплинарных исследований, еще предстоит изучить. Кроме того, были высказаны опасения по поводу потенциальной деградации когнитивных способностей в результате их использования, хотя убедительные доказательства в настоящее время отсутствуют.

Чтобы выяснить, могут ли инструменты искусственного интеллекта, представленные ChatGPT, эффективно помочь исследователям-медикам в проведении междисциплинарных исследований и может ли их использование негативно повлиять на когнитивные способности исследователей, необходимо провести рандомизированное контролируемое исследование. Целью этого исследования является определение потенциальных преимуществ и рисков, связанных с использованием инструментов искусственного интеллекта в области медицинских исследований.