Transformacija edukacije u medicini i zdravstvu primjenom velikih jezičnih modela

Primjena velikih jezičnih modela (Large Language Models - LLM) u edukaciji visokoobrazovanog kadra u medicini i zdravstvu donosi inovativne metode za unapređenje obrazovanja i dostupnosti informacija. LLM-ovi, poput GPT modela, omogućuju generiranje visokokvalitetnog edukativnog sadržaja, simulaciju složenih kliničkih scenarija i podršku u donošenju odluka temeljenih na dokazima. Iako je u ovom predavanju naglasak stavljen na edukaciju primalja kao primjer, isti pristup može se koristiti za edukaciju različitih zdravstvenih djelatnika, uključujući liječnike i medicinske sestre.

Tehnike kao što su Retrieval Augmented Generation (RAG) i Semantic Routing ključne su za personalizaciju edukacije i poboljšanje pristupa informacijama te za smanjenje mogućnosti grešaka i halucinacija LLM-ova. RAG kombinira generativne sposobnosti LLM-ova s podacima iz specijaliziranih medicinskih baza, osiguravajući da je generirani sadržaj pouzdan i ažuriran. Semantičko usmjeravanje dodatno precizno prilagođava odgovore specifičnom kontekstu, smanjujući rizik od netočnih informacija.

Jednostavna primjena ovih tehnologija moguća je putem pristupačnih korisničkih sučelja kao što je Streamlit, koji omogućava razvoj interaktivnih aplikacija za simulaciju kliničkih situacija, personalizirano učenje i podršku pri donošenju odluka. Takva sučelja olakšavaju korištenje LLM-ova u visokoškolskom obrazovanju i cjeloživotnom učenju, čime se potiče kontinuirani profesionalni razvoj zdravstvenih djelatnika uz pristup najnovijim informacijama i najboljim praksama.

Osim toga, LLM-ovi se mogu koristiti i u edukaciji pacijenata i drugih dionika u zdravstvenom sustavu, kao što su tečajevi za trudnice. Korištenje interaktivnih platformi koje pružaju personalizirane odgovore i savjete temeljem specifičnih potreba i zdravstvenog stanja svakog pacijenta može značajno unaprijediti iskustvo i učinkovitost edukacije u zdravstvenoj skrbi.