Uma avaliação comparativa dos métodos ChatGPT assistidos e tradicionais de ensino de avaliação diagnóstica para estudantes de medicina: Um estudo controlado randomizado

O que aconteceu

O rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial (IA) trouxe novas oportunidades e desafios para o campo em constante evolução da educação médica. No entanto, o impacto específico da IA no ensino das avaliações diagnósticas aos estudantes de medicina requer maior investigação. O objetivo deste estudo foi avaliar a efetividade do ensino de diagnósticos assistido pelo ChatGPT. Oitenta estudantes de medicina foram divididos aleatoriamente em 2 grupos; 1 grupo recebeu treinamento assistido pelo ChatGPT e o outro grupo recebeu instrução convencional. Avaliamos a eficácia de ambos os métodos de ensino utilizando um exame teórico e o exercício de avaliação miniclínica (Mini-CEX). Também foi avaliada a satisfação com o método de ensino assistido pelo ChatGPT por meio de uma pesquisa estruturada. Os alunos assistidos pelo ChatGPT pontuaram significativamente mais alto no exame de conhecimento teórico em relação ao grupo de ensino tradicional (t = 6,34, P < 0,001). O grupo assistido pelo ChatGPT apresentou melhora significativa no exame Mini-CEX, particularmente na história clínica (?2 = 5,115, P = 0,024), comunicação médico-paciente (?2 = 5,051, P = 0,025), profissionalismo (?2 = 4,073, P = .044), julgamento clínico (?2 = 4,503, P = .034) e capacidades gerais (?2 = 7,218, P = 007). A maioria dos participantes avaliou muito o método de ensino do ChatGPT e forneceu feedback positivo, destacando os benefícios da aprendizagem interativa e aquisição de habilidades. O ensino assistido pelo ChatGPT não só melhorou os escores dos alunos sobre o conhecimento teórico das avaliações diagnósticas, mas também melhorou o conhecimento clínico dos estudantes de medicina. O feedback positivo do grupo assistido pelo ChatGPT mostra que esse método tem potencial para complementar e aprimorar os métodos de ensino convencionais na educação médica. Esses resultados reforçam a expansão e a aplicação da IA na educação médica.