OSCEai dermatologie : enrichir l’enseignement médical en dermatologie grâce au grand modèle de langage GPT-4

Auteurs-es

  • Ye-Jean Park University of Toronto
  • Eddie Guo University of Calgary
  • Muskaan Sachdeva University of Toronto
  • Bryan Ma University of Calgary
  • Sara Mirali University of Toronto
  • Brian Rankin University of Calgary
  • Nikki Nathanielsz University of Toronto
  • Abrahim Abduelmula University of Toronto
  • Tatiana Lapa University of Toronto
  • Mehul Gupta University of Calgary
  • Trevor Champagne University of Toronto

DOI :

https://doi.org/10.36834/cmej.80056

Résumé

Énoncé des implications de la recherche

La dermatologie illustre comment les grands modèles de langage (GML), tels que GPT-4, peuvent être intégrés à la formation médicale pour renforcer les compétences des stagiaires en anamnèse et en prise en charge dans un format de type ECOS, y compris dans des disciplines visuelles comme la dermatologie. En générant des scénarios de jeu de rôle variés et réalistes sur le cancer de la peau, adaptés à différents tons de peau, et en intégrant des images probantes déjà existantes, l’application offre aux apprenants une rétroaction personnalisée et pertinente. Cette innovation propose un outil d’apprentissage interactif et novateur qui complète les méthodes d’enseignement traditionnelles et peut être appliqué à diverses spécialités. Les établissements peuvent adopter ou adapter des outils pédagogiques similaires fondés sur les GML afin d’exposer les stagiaires à une plus grande diversité de cas cliniques, favorisant ainsi le développement de compétences diagnostiques et de soins centrés sur le patient et culturellement sensibles.

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Références

1. Abd-Alrazaq A, AlSaad R, Alhuwail D, et al. Large Language Models in medical education: opportunities, challenges, and future directions. JMIR Med Educ. 2023 Jun 1;9:e48291. http://dx.doi.org/10.2196/48291.

2. Zhang W, Zeng W, Jiang A, et al. Global, regional and national incidence, mortality and disability-adjusted life-years of skin cancers and trend analysis from 1990 to 2019: an analysis of the Global Burden of Disease Study 2019. Cancer Med. 2021 Jul;10(14):4905–22. http://dx.doi.org/10.1002/cam4.4046

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Publié-e

2025-08-08

Comment citer

1.
Park Y-J, Guo E, Sachdeva M, Ma B, Mirali S, Rankin B, et al. OSCEai dermatologie : enrichir l’enseignement médical en dermatologie grâce au grand modèle de langage GPT-4. Can. Med. Ed. J [Internet]. 8 août 2025 [cité 6 déc. 2025];. Disponible à: https://journalhosting.ucalgary.ca/index.php/cmej/article/view/80056

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