The Attitude of Medical School Students About Artificial İntelligence Applications in Medicine

Abstract

The purpose of the study is to investigate the attitude of students in school of medicine about artificial intelligence (AI) application and effect on medicine. This is a cross sectional study which is performed with first, second and third class students belonging school of medicine in the 2018-2019 education period. The minimum sample size is calculated as 262 with the parameters of %50 prevelance of adequate AI, %95 confidence interval and %5 acceptable margin of error. It has been prepeared a questionniare with the guidence of literature. The data is analysed with SPSS 15.0 and presented as descriptive statistics. The ages ranged between 17-26 and the mean is 19.89±1.3. The %94.4 (n:386) of students have internet connection in their place of residences, the %48.2 (n:197) have habit of reading book/newspaper. The mean of hours spent on internet is 3.56±1.74. The %59.4 (n:383) manifest that they dont concern about integration of robots to daily life. The %93.6 have heard about AI. The %61.6 (n:252) dont fear about AI and the %41.6 (n:170) have curiosity about AI. The %59.2 (n:242) manifest that do not have enough information about AI applications in medicine and %79.2 (n:324) want to use AI applications in their occupation processes. The less than half have information about AI and the %87 have request detailed information about AI. It is concluded that including this subject in the education curriculum of the medical faculty students as health service providers in future is important and it is needed more comprehensive studies in this field.

Keywords

• yapay zeka,öğrenci,tıp fakültesi

Tıp Fakültesi Öğrencilerinin Tıpta Yapay Zeka ile İlgili Düşünceleri

Abstract

Çalışmada, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi öğrencilerinin tıpta yapay zeka kullanımı ile ilgili düşüncelerinin değerlendirilmesi amaçlandı. Çalışma Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi birinci, ikinci ve üçüncü sınıf öğrencilerinde 2018 - 2019 eğitim öğretim döneminde gerçekleştirilen kesitsel tipte bir çalışmadır. Örneklem hacmi için yapay zeka konusunda yeterli bilgiye sahip olma sıklığı %50 kabul edilerek, %5 hata payı ve %95 güven aralığında ulaşılması gereken minimum birey sayısı 262 kişi olarak hesaplanmıştır. Çalışmada veri toplamak amacıyla literatürden de faydalanılarak bir anket form hazırlanmıştır. Veriler SPPS 15.0 istatistik paket programında tanımlayıcı istatistikler kullanılarak değerlendirilmiştir. Çalışmaya katılan 409 öğrencinin yaşları 17-26 arasında değişmekte olup, ortalama±SS 19.89±1.3 idi. Çalışma grubundakilerin %94.4’ü(n:386) kaldığı yerde internet erişimi olduğunu, %48.2’si (n:197) düzenli gazete/kitap okuma alışkanlığı olduğunu, belirtirken, bir günde internet başında geçirdiği süre ortalama±SD 3.56±1.74 saat idi. Öğrencilerin %59.4’ü (n:243) robotların hayatımıza girmesinin onları endişelendirmediğini, %93.6’sı(n:383) yapay zekayı duyduğunu, %61.6’sı(n:252) yapay zekadan endişe duymadığını ve %41.6’sı(n:170) merak uyandırdığını bildirdi. Öğrencilerin %59.2’si (n:242) tıpta yapay zeka uygulamaları hakkında bilgi sahibi olmadığını, %79.2’si (n:324) ise ileride hekimlik hayatında yapay zekayı kullanmayı istediğini beyan etti. Öğrencilerin yarısından azı bilgi sahibi olduğunu ifade ederken, %87’si eğitim verilmesini istediğini bildirdi. Yapay zekanın tıpta kullanımı ile ilgili, gelecekte sağlık hizmeti sunucusu olacak olan tıp fakültesi öğrencilerinin eğitim müfredatında bu konunun yer almasının önemli olduğu ve bu alanda daha kapsamlı çalışmalar yapılmasının gerekliliği sonucuna varıldı.

Keywords

• yapay zeka,öğrenci,tıp fakültesi

References

1. 1. Russell SJ, Norvig P. (2010). Artificial intelligence: a modern approach. New Jersey: Prentice Hall.
2. 2. Hamet P, Tremblay J. Artificial intelligence in medicine. Metabolism. 2017;69:S36-S40.
3. 3. Krittanawong C, Zhang H, Wang Z, Aydar M, Kitai T. Artificial intelligence in precision cardiovascular medicine. J Am Coll Cardiol. 2017;69:2657–64.
4. 4. McCarthy J, Minsky M, Rochester N, Shannon CE. A proposal for the Dartmouth Summer Research Project on artificial intelligence, August 31, 1955. AI Magazine. 2006;27:12–4.
5. 5. Hinton G. Deep learning-a technology with the potential to transform health care. JAMA. 2018;320:1101–2.
6. 6. Stearns SC, Ebert D. Evolution in health and disease: work in progress. Q Rev Biol. 2001;76:417-32.
7. 7. Wartman SA, Combs CD. Medical Education Must Move From the Information Age to the Age of Artificial Intelligence. Acad Med. 2018;93:1107-9.
8. 8. Jiang F, Jiang Y, Zhi H, et al. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke Vasc Neurol. 2017;2:230–43.

9. 9. Guo J, Li B. The Application of Medical Artificial Intelligence Technology in Rural Areas of Developing Countries. Health Equity. 2018;2:174-81.
10. 10. Kolachalama VB, Garg PS. Machine learning and medical education. NPJ Digit Med. 2018;1:54.
11. 11. Park SH, Do KH, Kim S, Park JH, Lim YS. What should medical students know about artificial intelligence in medicine? J Educ Eval Health Prof. 2019;16:18.
12. 12. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Rektörlüğü, Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı. 2018 Genel öğrenci sayıları.
13. https://oidb.ogu.edu.tr/Storage/OgrenciIsleri/Uploads/Kopya-GEN-%C3%96%C4%9ER.SAY_.pdf.Erişim Tarihi 11.02.2019.
14. 13. Lisboa PJ. A review of evidence of health benefit from artificial neural networks in medical intervention. Neural Netw. 2002;15:11-39.
15. 14. Furmankiewicz M, Sołtysik-Piorunkiewicz A, Ziuziański P. Artificial intelligence systems for knowledge management in e-health: the study of intelligent software agents. 18th International Conference on Systems; 2014 July 17-21; Santorini Island, Greece.
16. 15. Patel VL, Shortliffe EH, Stefanelli M, et al. The coming of age of artificial intelligence in medicine. Artif Intell Med. 2009;46:5-17.
17. 16. Durna U. Stres, A ve B tipi kişilik yapısı ve bunlar arasındaki ilişki üzerine bir araştırma. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2004;11:191-206.
18. 17. Ramesh AN, Kambhampati C, Monson JRT, Drew PJ. Artificial intelligence in medicine. Ann R Coll Surg Eng. 2004;86:334-8.
19. 18. Pinto dos Santos D, Giese D, Brodehl S, et al. Medical students' attitude towards artificial intelligence: a multicentre survey. Eur Radiol. 2019;29:1640–6.
20. 19. Gong B, Nugent JP, Guest W, et al. Influence of Artificial Intelligence on Canadian Medical Students’ Preference for Radiology Specialty: A National Survey Study. Acad Radiol. 2019;26:566-77.
21. 20. Abid S, Awan B, Ismail T, et al. Artificial intelligence: medical students attitude in district Peshawar Pakistan. Pak J Public Health. 2019;9:19-21.
22. 21. Oh S, Kim JH, Choi SW, et al. Physician Confidence in Artificial Intelligence: An Online Mobile Survey. J Med Internet Res. 2019;21:e12422.
23. 22. Boeldt DL, Wineinger NE, Waalen J, et al. How consumers and physicians view new medical technology: comparative survey. J Med Internet Res. 2015;17:e215.
24. 23. Blease C, Kaptchuk TJ, Bernstein MH, et al. Artificial Intelligence and the Future of Primary Care: Exploratory Qualitative Study of UK General Practitioners’ Views. J Med Internet Res. 2019;21:e12802.
25. 24. Park SH, Han K. Methodologic guide for evaluating clinical performance and effect of artificial intelligence technology for medical diagnosis and prediction. Radiology. 2018;286:800-9.
26. 25. Greaves F, Joshi I, Campbell M, et al. What is an appropriate level of evidence for a digital health intervention? Lancet. 2019;392:2665-7.
27. 26. Maddox TM, Rumsfeld JS, Payne PRO. Questions for artificial intelligence in health care. JAMA. 2019;321:31-2.
28. 27. Park SH, Do KH, Choi JI, et al. Principles for evaluating the clinical implementation of novel digital healthcare devices. J Korean Med Assoc. 2018;61:765-75.
29. 28. Tang A, Tam R, Cadrin-Chênevert A, et al. Canadian Association of Radiologists white paper on artificial intelligence in radiology. Can Assoc Radiol J. 2018;69:120-35.