AI-Assisted English Language Learning for Cross-Cultural Medical Education in Multilingual Settings

Year 2024, , 83 - 92, 14.06.2024

Sinan Özyurt

https://doi.org/10.46871/eams.1464830

Abstract

In the interconnected world of global healthcare, proficiency in the English language serves as a crucial cornerstone for medical professionals as it facilitates access to a vast wealth of knowledge, collaborative research, and international dialogue. However, the challenge of developing not only linguistic proficiency but also cross-cultural competence within multilingual medical settings remains a significant challenge. This article investigates the innovative potential of artificial intelligence (AI) in transcending these barriers through AI-assisted English language learning, aimed at enriching cross-cultural medical education. It underscores the critical role of English in medical academia and practice by highlighting the consequential divide that language barriers can impose on non-native English speakers. Furthermore, it investigates the nuances of cross-cultural communication within healthcare by emphasizing the necessity for cultural competence amongst healthcare professionals to ensure comprehensive patient care across diverse cultural backgrounds. The investigation extends into an analysis of current AI technologies in language learning, evaluating their capacity to offer personalized, immersive learning experiences that go beyond mere linguistic acquisition to include cultural nuances and medical terminologies. Through an examination of case studies, the article presents successful integrations of AI-assisted language learning tools in medical education. And also, it illustrates their impact on improving English proficiency, cultural awareness, and ultimately, patient care in multilingual environments. Similarly, this article argues for a more inclusive approach to medical education. It proposes the utilization of AI technology, envisioning a future where AI-assisted English language learning becomes an integral component of medical curricula. This approach aims to foster a generation of healthcare professionals equipped with both the linguistic skills and cultural sensitivities required to negotiate the complexities of global healthcare.

Keywords

Artificial Intelligence, Multilingual Medical Education, English Language Learning, Cross-Cultural Competence, Global Healthcare

Supporting Institution

Gaziantep İslam Bilim ve Teknoloji Üniversitesi

Thanks

Sayın Editörüm, Öncelikle bizlere derginizin özel sayısında bir makale yayınlayabilme imkanı sağladığınız için teşekkür ederim. * Önemli Not: Makaleyi dergiye yükleme aşamalarından birisinde Makalenin konusu/alanı soruluyordu. Ancak, sistemdeki konular arasında Yapay Zeka, Yabancı Dil ve Tıp Eğitimi şeklinde bir konu başlığı olmadığından, adım adım ilerleme sağlayabilmek için sistemdeki mevcut tıp konularından birisini işaretlemek zorunda kaldığımı belirtmek isterim, bilginize.

Çok Dilli Ortamlarda Kültürlerarası Tıp Eğitimi için Yapay Zekâ Destekli İngilizce Öğrenimi

Abstract

Bu makale, küresel tıp eğitimi ve pratiğinde İngilizce dil yeterliliğinin önemine ve çok dilli tıbbi ortamlarda kültürlerarası yetkinlik elde etmenin zorluklarına ışık tutmaktadır. Özellikle, yapay zekâ (AI) destekli dil öğrenme çözümlerinin bu zorlukların üstesinden gelme potansiyeline odaklanılmaktadır. İngilizcenin tıbbi araştırma, eğitim ve uluslararası işbirliğinde lingua franca olarak rolü incelenmekte ve İngilizce yeterliliğinin tıbbi bilgiye erişim ve profesyonel fırsatlar üzerindeki etkisi vurgulanmaktadır. Ayrıca, sağlık hizmetlerinde kültürlerarası iletişimin önemi, sağlık profesyonelleri için kültürel yetkinliğin gerekliliği ve hasta bakımında kültürel engellerin üstesinden gelme stratejileri ele alınmaktadır. Makale, mevcut AI teknolojileri ve dil öğreniminde uygulanan metodolojileri gözden geçirerek, tıp profesyonelleri için AI destekli dil öğrenmenin potansiyel faydalarını ve eğitim ortamlarında AI'nin sınırlılıklarını ve etik düşüncelerini tartışmaktadır. Tıp eğitiminde AI dil öğrenme araçlarının başarılı uygulamalarına ilişkin vaka çalışmaları sunulmakta ve İngilizce yeterliliğini ve kültürel farkındalığı artırmak için tıp müfredatlarına AI araçlarının entegrasyonu üzerine tartışmalar yapılmaktadır. AI’nın, kültürel nüansları ve tıbbi terimleri öğretmedeki rolü ile kültürel yetkinlik eğitimi için gerçek hayat tıbbi senaryolarını simüle etmek üzere AI kullanma stratejileri incelenmektedir. Tartışma bölümünde, AI destekli dil öğreniminin, tıp alanındaki ana dili İngilizce olmayan konuşmacılar arasında İngilizce yeterliliğini geliştirmedeki etkinliği, çok dilli ortamlarda gelişmiş İngilizce dil becerilerinin kültürel yetkinlik ve hasta bakımına olan etkisi ve çeşitli dilsel ve kültürel geçmişler için özelleştirilebilecek AI destekli programların potansiyeli analiz edilmektedir. Sonuç olarak, AI destekli İngilizce dil öğreniminin, kültürlerarası tıp eğitimini geliştirmedeki potansiyeline dair ana bulgular özetlenmekte ve bu alandaki sürekli yenilik ve araştırmanın küresel sağlık hizmetlerinin geleceği için önemi vurgulanmaktadır.

Keywords

Yapay Zekâ, Çok Dilli Tıp Eğitimi, İngilizce Dil Öğrenimi, Kültürlerarası Yetkinlik, Küresel Sağlık Hizmetleri

References

• 1. Abd-Alrazaq A, et al. Large language models in medical education: opportunities, challenges, and future directions. JMIR Med Educ. 2023;9(1)
• 2. Palanica A, et al. The integration of artificial intelligence in medical education. Lancet Digit Health. 2019;1(6)
• 3. Topol E. Deep medicine: how artificial intelligence can make healthcare human again. New York: Basic Books; 2019.
• 4. Kruk ME, et al. High-quality health systems in the Sustainable Development Goals era: time for a revolution. Lancet Glob Health. 2018;6(11)
• 5. Floridi L. The ethics of artificial intelligence. In: The Oxford Handbook of Ethics of AI. Oxford: Oxford University Press; 2019.
• 6. Lee A. The importance of English language proficiency in the global medical community. J Med Educ. 2019;24(4):251-260.
• 7. Salas R. Linguistic barriers in global healthcare: Challenges and solutions. Int J Med Educ. 2017;8:382-385.
• 8. Anderson LM, et al. Culturally competent healthcare systems: A systematic review. Am J Prev Med. 2003;24(3):68-79.
• 9. Smith R. The English language as a barrier to medical education. J Med Educ. 2015;21(3):192-198.
• 10. Betancourt JR, et al. Defining cultural competence: A practical framework for addressing racial/ethnic disparities in health and health care. Public Health Rep. 2003;118(4):293-302.
• 11. Beach MC, et al. Cultural competency: A systematic review of health care provider educational interventions. Med Care. 2005;43(4):356-373.
• 12. Schouten BC, Meeuwesen L. Cultural differences in medical communication: A review of the literature. Patient Educ Couns. 2006;64(1-3):21-34.
• 13. Lie DA, et al. Does cultural competence training of health professionals improve patient outcomes? A systematic review and proposed algorithm. Patient Educ Couns. 2010;79(2):155-166.
• 14. Karliner LS, et al. Do professional interpreters improve clinical care for patients with limited English proficiency? A systematic review of the literature. Health Serv Res. 2007;42(2):727-754.
• 15. Johnstone M-J, Kanitsaki O. Cultural safety and cultural competence in health care and nursing: An Australian study. J Cult Divers. 2008;15(3):89-99.
• 16. Chen AH, et al. The legal framework for language access in healthcare settings: Title VI and beyond. J Gen Intern Med. 2007;22(2):362-367.
• 17. Chiu TK, et al. Artificial Intelligence in Medical Education: Current Insights and Future Directions. Adv Med Educ Pract. 2020;11:673-682.
• 18. He J, et al. The practical implementation of artificial intelligence technologies in medicine. Nat Med. 2019;25(1):30-36.
• 19. Holzinger A, et al. Trends in interactive knowledge discovery for personalized medicine: Cognitive science meets artificial intelligence. IEEE Intell Inform Bull. 2019;20(1):6-14.
• 20. Roberts M, et al. Ethical issues in the use of AI for education: Towards a responsible innovation agenda. AI Soc. 2021;36(1):146-159.
• 21. Lu Y, et al. Multilingual AI in education: Challenges and opportunities. Educ Inf Technol. 2021;26(1):1289-1305.
• 22. Mintz Y, Brodie R. Introduction to artificial intelligence in medicine. Minim Invasive Ther Allied Technol. 2019;28(2):73-81.
• 23. Noble SU. Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. New York: NYU Press; 2018.
• 24. van Dijk J. The Digital Divide. Cambridge: Polity; 2020.
• 25. Choi J, Lee K. Virtual reality applications in medical education and training. J Digit Converg. 2021;19(2):67-75.