Förbättra medicinska forskares självinlärning med en intelligent språkmodell

Att lösa medicinska vetenskapliga problem är en avgörande drivkraft bakom utvecklingen av medicinska discipliner. I takt med att de vetenskapliga frågornas komplexitet ökar kräver ett ökande antal problem att tvärvetenskapligt samarbete ska lösas. De flesta medicinska forskare saknar dock tvärvetenskaplig bakgrundskunskap och kräver avsevärd tid för att systematiskt lära sig relevant kunskap och färdigheter. Vidare understryker den ständiga framväxten av nya kunskaper och färdigheter vikten av forskarnas förmåga till autonomt lärande inom det medicinska området. För att främja utvecklingen av medicinska discipliner finns det därför ett akut behov av en effektiv metod för att förbättra forskarnas självstyrda inlärningsförmåga för att bedriva tvärvetenskaplig forskning.

Nästa generations språkmodeller för artificiell intelligens, exemplifierade av ChatGPT, har stor potential för att hjälpa forskare att få tillgång till kunskap och information från olika domäner. Huruvida forskare kan utnyttja sådana AI-verktyg för att förbättra sin självstyrda inlärningsförmåga för att bedriva tvärvetenskaplig forskning återstår att utforska ytterligare. Dessutom har farhågor väckts angående den potentiella försämringen av kognitiva förmågor genom användning av dem, även om giltiga bevis för närvarande saknas.

För att undersöka om AI-verktyg, representerade av ChatGPT, effektivt kan hjälpa medicinska forskare att bedriva tvärvetenskaplig forskning och om deras användning kan negativt påverka forskarnas kognitiva förmågor, är en randomiserad kontrollerad studie motiverad. Denna studie syftar till att fastställa de potentiella fördelarna och riskerna förknippade med att använda AI-verktyg inom den medicinska forskningsdomänen.