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Artificial intelligence education for radiographers, an evaluation of a UK postgraduate educational intervention using participatory action research: a pilot study.

Insights Imaging
Van de Venter, R., Skelton, E., Matthew, J., Woznitza, N., Tarroni, G., Hirani, S., Kumar, A., Malik, R., Malamateniou, C.
SERAM - Insights into Imaging
Autor/es: Van de Venter, R., Skelton, E., Matthew, J., Woznitza, N., Tarroni, G., Hirani, S., Kumar, A., Malik, R., Malamateniou, C.

En los últimos años estamos viviendo la introducción progresiva de soluciones de inteligencia artificial (IA) en los servicios de Radiología y el éxito en su aplicación asistencial se relaciona con la implicación y formación de todos los profesionales implicados en el cada proceso asistencial concreto dentro del servicio de Radiología. Los autores consideran que ya hay experiencias sobre aprendizaje de IA para radiólogos y se proponer como objetivo, validar un modelo de formación postgrado para técnicos de Radiología con el nivel de “Radiographers”.

El grupo de investigadores del proyecto era multidisciplinar y formado por siete estudiantes y seis profesores.

Los autores aportan sugerencias para definir el modelo de aprendizaje de IA en cuatro áreas.

. Primero se debe considerar los antecedentes profesionales y educativos de los participantes.

. Segundo hay que analizar y valorar las experiencias de aprendizaje que tienen más impacto sobre los estudiantes.

. Tercero hay que plantear una estrategia respecto a las barreras al aprendizaje.

. Cuarto se debe proponer el mejor modelo posible de introducción a la IA.

Los autores de este estudio recomiendan adaptar el aprendizaje al contexto concreto de los estudiantes y potenciar la relación con los profesores.

Limitaciones. Los autores reconocen diferentes limitaciones.

PUNTOS FUERTES:

. Calidad de las figuras del artículo que muestran los conceptos fundamentales del modelo propuesto.

 

                                                                                          Dr. Salvador Pedraza

                                    Sección de Formación en Radiodiagnóstico - FORA

. Revisión bibliográfica completa.

. Equipo potente de autores del artículo.

PUNTOS DÉBILES:

. No hay una propuesta previa sobre una modelo de aprendizaje de IA para estudiantes de Medicina o para residentes de Radiología.

Los autores reconocen diferentes limitaciones, pero no consideran entre ellas, el menor periodo de formación de los técnicos de Radiología que existe en algunos países como España.

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