Betraktninger om kunstig intelligens for allmennleger

3 Moduler

2 Timer

EQF-Nivå: 6

Læringsutbytte

Moduler

Tilbake til BeWell

Om kurset

Målgruppe

Allmennleger

Nøkkelord

Artificial Intelligence, Diagnostics, General Practice, Primary Care

Kunstig intelligens, Allmennpraksis, Primærhelsetjeneste, Diagnostikk

Introduksjon til kurset

Kurset “Betraktninger om kunstig intelligens for allmennleger” er strukturert i tre moduler, hvor de to første inneholder tre leksjoner på omtrent 15 minutter, og den tredje inneholder to leksjoner på omtrent 15 minutter, som blander videoundervisning og interaktivt innhold. Den første modulen introduserer AI i helsevesenet, og dekker grunnleggende teknologier, nåværende anvendelser og regulatoriske og etiske betraktninger. Den andre modulen går i dybden på praktiske AI-anvendelser i allmennpraksis, inkludert diagnostisk støtte, administrativ effektivitet og personlig medisin. Til slutt tar den tredje modulen for seg utfordringer ved AI-adopsjon, og utforsker tillit og økonomiske og operasjonelle krav for å integrere AI i praksis. Designet for tilgjengelighet og praktisk anvendelse, utstyrer dette kurset allmennleger med kunnskap til å ansvarlig og effektivt innlemme AI i pasientbehandling.

Detaljer

Nedlastbart sertifikat

Del sertifikatet ditt på Linkedin

Vurdering

8 Quizzer

Video på engelsk – Norsk transkripsjon

Læringsutbytte

Modul 1

Kompetanse (selvstendighet og ansvar)
- Kan forklare grunnleggende prinsipper for kunstig intelligens, som maskinlæring, naturlig språkbehandling og robotteknologi, og vurdere deres relevans for helse og omsorg.
- Kan vurdere den nåværende tilstanden og det fremtidige potensialet for kunstig intelligens innen helse og omsorg, inkludert dens rolle i diagnostikk, administrativ effektivitet og pasientengasjement.
- Kan identifisere og håndtere regulatoriske og etiske hensyn knyttet til kunstig intelligens, for eksempel personvern, algoritmiske skjevheter, pasientsikkerhet og juridiske forpliktelser.
Kunnskap
- Kjenner til kjerneprosessene i AI, inkludert læring, resonnering, selvkorrigering og beslutningstaking.
- Forstår den historiske utviklingen og dagens bruksområder for kunstig intelligens innen helse og omsorg.
- Kjenner til det fremtidige potensialet for kunstig intelligens innen helse og omsorg, inkludert prediktiv diagnostikk og virtuelle helseassistenter.
- Kjenner til viktigheten av personvern og datasikkerhet ved bruk av AI.
- Forstår de etiske dilemmaene knyttet til kunstig intelligens i medisinsk beslutningstaking.
- Kjenner til de juridiske og ansvarsmessige aspektene ved kunstig intelligens i helse- og omsorgssektoren.
Ferdigheter
- Skiller mellom smal AI og generell AI innen helse og omsorg.
- Evaluerer hvordan kunstig intelligens forbedrer diagnostikk, pasientovervåking og administrativ arbeidsflyt.
- Utforsker nye AI-teknologier og evaluerer deres anvendelighet i pasientbehandling.
- Implementerer beste praksis for å beskytte pasientdata i henhold til GDPR og andre forskrifter.
- Identifiserer og reduserer risiko knyttet til algoritmiske skjevheter og åpenhet.
- Evaluerer strategier for å opprettholde pasientens tillit og klinikerens tilsyn i AI-drevne systemer.
- Vurderer AIs rolle i pasientsikkerheten og forstår hvordan man kan balansere AIs evner med menneskelig klinisk tilsyn.
- Sikrer samsvar med nye regler for helse og omsorg AI.

Modul 2

Kompetanse (selvstendighet og ansvar)
- Kan vurdere praktiske anvendelser av kunstig intelligens i allmennpraksis, inkludert bruk i diagnostiske verktøy, kliniske beslutningsstøttesystemer og håndtering av elektroniske pasientjournaler.
- Er i stand til å optimalisere driften av allmennpraksis ved hjelp av AI-drevne verktøy og automatisering.
- Er i stand til å implementere AI-drevet persontilpasset medisin og presisjonsmedisin ved å bruke pasientspesifikke data til å skreddersy behandlingsplaner og forbedre behandlingsresultatene.
Kunnskap
- Kjenner til forskjellene mellom kunnskapsbaserte og ikke-kunnskapsbaserte kliniske beslutningsstøttesystemer (CDSS).
- Forstår integrering av AI-verktøy i pasientdiagnoser.
- Vet hvordan AI effektiviserer administrative oppgaver, inkludert planlegging og håndtering av elektroniske pasientjournaler (EHR).
- Forstår hvordan AI forbedrer pasientinteraksjoner og klinikkdrift.
- Vet hvordan kunstig intelligens analyserer genetiske data, livsstilsdata og medisinsk historikk for å skreddersy behandlinger.
- Forstår begrensningene og utfordringene ved kunstig intelligens i persontilpasset medisin.
Ferdigheter
- Identifiserer når man bør bruke kunnskapsbaserte kontra ikke-kunnskapsbaserte CDSS.
- Anerkjenner fordelene med kunnskapsbaserte CDSS når det gjelder å følge kliniske retningslinjer.
- Undersøker hvordan ikke-kunnskapsbaserte CDSS oppdager mønstre i komplekse saker.
- Implementerer AI i diagnostiske arbeidsflyter for å forbedre klinikerens beslutningstaking og øke diagnostisk nøyaktighet.
- Evaluerer påliteligheten til AI-assistert diagnostikk innen områder som radiologi og dermatologi.
- Bruker AI-drevne planleggingssystemer for å forbedre arbeidsflyten, optimalisere kapasiteten og redusere antallet uteblivelser.
- Implementerer AI-baserte verktøy for dataregistrering og dokumentasjon for å øke nøyaktigheten.
- Erkjenner hvordan kunstig intelligens kan tilpasse pasientinteraksjoner, tilby skreddersydde planleggingsalternativer, påminnelser og oppfølging etter behandling for å øke pasienttilfredsheten.
- Bruker stemmestyrte gjenkjenningsverktøy for effektiv dokumentasjon, noe som sikrer presis dataregistrering direkte i EPJ.
- Identifiserer hvordan kunstig intelligens kan bidra til overholdelse av helseforskrifter ved å standardisere dataregistrering og dokumentasjonsprosesser.
- Vurderer hvordan AI-drevne administrative prosesser bidrar til en mer pasientsentrert tilnærming i allmennpraksis, noe som fremmer tillit og forbedrer behandlingsresultatene.
- Identifiserer AI-drevne tilnærminger til presisjonsmedisin basert på molekylær og genetisk informasjon, inkludert målrettede behandlingsanbefalinger.
- Vurderer AIs evne til å generere pasientspesifikke behandlingsanbefalinger basert på pasientdata i sanntid.
- Tar opp bekymringer knyttet til pasienters personvern, partiskhet og åpenhet i AI-drevne medisinske anbefalinger.
- Sikrer at AI-drevne intervensjoner er i tråd med menneskelig klinisk ekspertise og pasientens behov.

Modul 3

Kompetanse (selvstendighet og ansvar)
- Kan håndtere bekymringene knyttet til bruk av kunstig intelligens i allmennpraksis ved å sikre åpenhet, ansvarlighet og pasienttillit.
- Kan kritisk evaluere AI-anbefalinger, sikre at de er i tråd med klinisk skjønn og opprettholde legens rolle som den endelige beslutningstakeren.
- Kan fremme samarbeid og tillit til AI-systemer ved å sikre åpenhet, ansvarlighet og åpen kommunikasjon med pasienter og utviklere, noe som forbedrer integreringen av AI i allmennpraksis.
Kunnskap
- Kjenner til vanlige bekymringer knyttet til bruk av AI i helse- og omsorgssektoren, inkludert eksistensiell angst, misbruk av data og diagnostisk skjevhet.
- Forstår prinsippene for åpenhet, ansvarlighet og samarbeid i AI-systemer.
- Kjenner til minimumskravene for å ta i bruk AI-systemer, for eksempel å sikre tidseffektivitet, diagnostisk kvalitet, datasikkerhet, økonomisk levedyktighet, åpenhet og autonomi.
- Kjenner til prinsippene for å sikre klinisk autonomi i KI-assistert behandling.
Ferdigheter
- Identifiserer de viktigste bekymringene knyttet til innføringen av kunstig intelligens og evaluerer hvordan de påvirker pasientenes tillit og behandling.
- Drøfter fastlegenes rolle i arbeidet med å sikre personvernet til pasientene og håndtere bekymringer om misbruk av data.
- Forklarer hvordan kunstig intelligens kan forbedre forholdet mellom lege og pasient ved å redusere administrative byrder og muliggjøre meningsfull samhandling.
- Implementerer strategier for å fremme ansvarlighet i AI-drevet medisinsk beslutningsstøtte.
- Foreslår strategier for å identifisere og redusere algoritmiske skjevheter i AI-assistert diagnostikk.
- Evaluerer AI-effektivitet og diagnostisk kvalitet ved hjelp av resultatindikatorer.
- Vurderer økonomiske og operasjonelle faktorer som påvirker implementeringen av kunstig intelligens i helse- og omsorgssektoren.
- Sikrer at innføringen av AI støtter, snarere enn overstyrer, klinisk skjønn.
- Vi er forkjempere for åpenhet og forklarbarhet i AI-drevne beslutningsstøtteverktøy.

Mer detaljerte læringsutbytte finnes i modulinnledningene.

Modul 1 av “Betraktninger om kunstig intelligens for allmennleger-programmet” introduserer AI’s rolle i helsevesenet, og dekker dens anvendelser, etiske utfordringer og regulatoriske aspekter. Den utstyrer allmennleger med grunnleggende kunnskap for å integrere AI trygt og effektivt, med vekt på kliniske fordeler, databeskyttelse, algoritmisk skjevhet og juridiske betraktninger.

Lessons

Introduksjon 1. Forståelse av AI og dens anvendelser 2. Nåvrende tilstand og fremtidig potensiale for AI i helsevesenet 3. Regulatoriske og etiske hensyn Referanser

Modul 2. Denne modulen utforsker AI’s rolle i å forbedre diagnostikk, effektivisere prosesser og muliggjøre personlig omsorg gjennom tre leksjoner om klinisk beslutningstaking, automatisering av administrative oppgaver og presisjonsmedisin, med vekt på etiske hensyn som databeskyttelse og algoritmisk skjevhet.

Lessons

Introduksjon 1. AI for diagnostisk støtte og beslutningstaking 2. Forbedring av effektivitet i allmennpraksis med AI 3. Personlig medisin og AI Referanser

Modul 3. Denne modulen utforsker integrering av KI i allmennpraksis, adresserer bekymringer som datamisbruk og skjevhet, og definerer adopsjonsstandarder. Den legger vekt på åpenhet, ansvarlighet og balansering av KIs fordeler med å opprettholde tillit, omsorgskvalitet og allmennlegers autonomi.

Lessons

Introduksjon 1. Adressering av bekymringer og bygging av tillit til AI 2. Minimumskrav for adopsjon av AI i allmennpraksis Referanser Kursevaluering

Co-funded by the Erasmus+ programme of the European Union under Grant Agreement number 101056563.

Co-funded by the European Union. Views and opinions expressed are however those of the author(s) only and do not necessarily reflect those of the European Union or EACEA. Neither the European Union nor the granting authority can be held responsible for them.

SkillsCourses

Betraktninger om kunstig intelligens for allmennleger