PubMed چکیده/رکورد

Synthesising Generative Artificial Intelligence Competency Domains for Medical Education Faculty.

استودیوی صوتی مقاله

پخش حرفه‌ای فارسی و انگلیسی

در حال بررسی نسخه‌های صوتی ذخیره‌شده…

صوت تولیدشده با هوش مصنوعی است. برای کاربرد علمی یا درمانی، متن و منبع اصلی را بررسی کنید.
خواندن هوشمند فارسی و انگلیسی در حال آماده‌سازی صداهای مرورگر…
تنظیم صدای طبیعی و سرعت

صداهایی که در نامشان «Natural»، «Neural» یا «Online» دیده می‌شود معمولاً طبیعی‌ترند. انتخاب صدا به صداهای نصب‌شده در ویندوز و مرورگر شما بستگی دارد.

چکیده اصلی

BACKGROUND: Artificial intelligence (AI), including generative AI (GenAI), is reshaping clinical care and medical education, requiring medical education faculty to develop new competencies. As GenAI becomes integrated into clinical and teaching workflows, faculty must guide learners in AI-enabled environments. Although existing frameworks outline AI competencies for clinicians or learners, few synthesise competencies specifically for faculty roles. This review addresses that gap by synthesising AI and GenAI competency frameworks to identify GenAI domains relevant to medical education faculty. METHODS: The authors conducted a narrative review of 24 articles published between January 2020 and February 2025 on AI and GenAI competencies for clinicians, educators and learners. Structured database searches identified articles. Existing AI competency frameworks guided comparison of faculty-relevant GenAI competencies. Through iterative synthesis, the authors identified competency domains consistently represented across frameworks and aligned with educator responsibilities. FINDINGS: Using Russell et al.'s framework as an organising anchor, six competency domains were identified: (1) Foundational AI Knowledge and Literacy; (2) Ethical, Social, and Legal Policies and Implications; (3) AI-Enhanced Clinical Interactions; (4) Practice-Based Learning, Instructional Design, and Pedagogy; (5) Evidence-Based Evaluation and Assessment; and (6) Systems-Level Workflow and Integration. Existing frameworks differed in emphasis across domains, with clinical and systems-level competencies less consistently represented. IMPLICATIONS: These domains provide a foundational structure to guide faculty development, curricular decision-making and responsible integration of GenAI into medical education. Future work should translate these domains into observable indicators and assessment strategies while examining how faculty competencies support learner development and responsible GenAI use.

نتیجه فارسی

این مرور ادبیات شش حوزه شایستگی کلیدی را برای اساتید آموزش پزشکی در استفاده از هوش مصنوعی مولد شناسایی می‌کند. این حوزه‌ها شامل دانش پایه، اخلاق، تعاملات بالینی، طراحی آموزشی، ارزیابی و جریان کار سطح سیستم است. این چارچوب‌ها می‌توانند برای توسعه اساتید و ادغام مسئولانه این فناوری در آموزش پزشکی استفاده شوند.

  • شش حوزه شایستگی برای اساتید شناسایی شد.
  • تاکید بر دانش پایه، اخلاق و تعاملات بالینی بود.
  • ارزیابی و جریان کار سطح سیستم کمتر به طور یکنواخت در چارچوب‌ها دیده شد.
  • این حوزه‌ها می‌توانند برای توسعه اساتید و تصمیمات آموزشی استفاده شوند.

ترجمه فارسی چکیده

هوش مصنوعی (AI)، از جمله هوش مصنوعی مولد (GenAI)، مراقبت بالینی و آموزش پزشکی را دوباره شکل می‌دهد و نیازمند توسعه شایستگی‌های جدید برای اساتید آموزش پزشکی است. این مرور ادبیات، چارچوب‌های شایستگی موجود را برای شناسایی حوزه‌های مرتبط با اساتید ترکیب می‌کند. با استفاده از چارچوب راسل و همکاران به عنوان نقطه اتصال، شش حوزه شایستگی شناسایی شد: دانش و سواد پایه‌ای AI، سیاست‌ها و پیامدهای اخلاقی، اجتماعی و حقوقی، تعاملات بالینی تقویت‌شده توسط AI، یادگیری مبتنی بر تمرین، طراحی آموزشی و پداگوژی، ارزیابی و سنجش مبتنی بر شواهد، و جریان کار و ادغام سطح سیستم. این حوزه‌ها ساختار پایه‌ای برای توسعه اساتید، تصمیمات آموزشی و ادغام مسئولانه GenAI ارائه می‌دهند.

روش پژوهش

مرور ادبیات داستانی از 24 مقاله بین ژانویه 2020 و فوریه 2025 انجام شد. جستجوی ساختاریافته پایگاه‌های داده و استفاده از چارچوب‌های شایستگی موجود برای مقایسه شایستگی‌های مرتبط با اساتید انجام شد.

محدودیت‌ها

چارچوب‌های موجود در تمرکزهای متفاوتی در حوزه‌ها تفاوت داشتند و شایستگی‌های بالینی و سطح سیستم کمتر به طور یکنواخت در چارچوب‌ها دیده شدند. آینده باید نشان دهد که چگونه شایستگی‌های اساتید از توسعه یادگیرندگان پشتیبانی می‌کند.

استخراج ساختاریافته از متن منبع

نمای PICO و پیامدها

جمعیت
اساتید آموزش پزشکی
مداخله/مواجهه
هوش مصنوعی مولد (GenAI)
مقایسه
هیچ
حجم نمونه
24 مقاله

متن کامل اصلی

متن در JumpToDate ذخیره نشده است.

برای بررسی دسترسی کتابخانه‌ای یا خرید، رکورد اصلی را باز کنید.

رفتن به منبع اصلی

کلیدواژه‌ها

artificial intelligence (AI)competency domainsgenerative artificial intelligence (GenAI)medical education
در همین زیرشاخه

مقاله‌های مرتبط

PubMed2027

A New Combined Technique for Neophallus Elongation and Girth Enhancement for Metoidioplasty (Barroso Procedure): Total Corpora Mobilization with Martius Flap.

PURPOSE: Metoidioplasty is used in transmasculine gender-affirming surgery; however, limited neophallus length and girth remain significant challenges (1-4). We describe a combined technique using Total Corpora Mobilization (TCM) for elongation and a Martius flap for girth enhancement (5-9). MATERIALS AND METHODS: Fifteen transgender men underwent first-stage metoidioplasty with TCM and Martius flap between 2023 and 2026. The vestibula…

PubMed2027

Clinical Flow Cytometric Testing in Chronic Lymphocytic Leukemia.

Flow cytometry is the cornerstone for establishing the diagnosis of chronic lymphocytic leukemia (CLL), owing to its characteristic and well-defined immunophenotype that enables accurate distinction from other leukemias and lymphomas. Beyond diagnosis, flow cytometry provides essential prognostic information and allows sensitive detection of minimal residual disease (MRD), a strong predictor of clinical outcome. CLL MRD assessment is i…

PubMed2027

Extraperitoneal Single-Port Robotic-Assisted Radical Cystectomy with Orthotopic Ne-obladder: Technique and Surgical Considerations.

INTRODUCTION: Radical cystectomy (RC) is the standard therapy for muscle-invasive bladder cancer (MIBC) and refractory high-risk non-muscle-invasive bladder cancer (1-3). Single-port robot-assisted radical cystectomy (RARC) offers notable minimally invasive advantages (4-6), whereas conventional transperitoneal approaches are associated with intestinal and gastrointestinal complications (7). This study evaluated an optimized extraperit…

PubMed2027

Naked-Eye Visual Loop-Mediated Isothermal Amplification Method for the Rapid Detection of Chikungunya Virus.

Chikungunya virus (CHIKV) represents a significant global health threat due to its recent resurgence. This protocol highlights the use of capillary-modified visual loop-mediated isothermal amplification (LAMP) technology for the rapid detection of CHIKV. We employed Vero cells for virus propagation and utilized the MolPure Viral DNA/RNA Kit for nucleic acid extraction, successfully amplifying extracted viral RNA at 63°C for 25 min. The…