DiagnosUs: Ứng dụng Gamification bổ sung cho giáo dục y khoa

Ngày càng có nhiều sinh viên y khoa, nhân viên y tế và thậm chí cả bác sĩ sử dụng ứng dụng di động để nâng cao kiến thức y học của họ. Một ứng dụng học tập về khoa học y tế như vậy thách thức người dùng cạnh tranh để giành giải thưởng tiền mặt bằng cách đạt điểm cao trong các phương pháp trò chơi để thúc đẩy sự phát triển kỹ năng y học của họ.

Xu hướng phát triển trong lĩnh vực Công nghệ giáo dục này điều chỉnh các công cụ hiện có hoặc tạo ra những công cụ mới để giúp mọi người vượt qua các khó khăn trong quá trình học tập. Đôi khi, việc dạy người ta học kỹ năng mới bằng cách giải trí cho họ cho phép người chơi đóng góp vào sự phát triển của khoa học y tế.

Hãy xem xét trường hợp của một ứng dụng phổ biến trong số các nhân viên ngành y gọi là DiagnosUs. Nó cung cấp một cách tiếp cận miễn phí nhưng đầy thách thức để giảng dạy kỹ năng chẩn đoán y tế với hình ảnh tia X và siêu âm thực sự của bệnh nhân.

Trong số người dùng chính của ứng dụng này có sinh viên y khoa, y tá, kỹ thuật viên thí nghiệm và bác sĩ. Các người dùng cũng bao gồm nhân viên y tế muốn bổ sung cho việc chuẩn bị cho các lớp học, khóa thực tập và kỳ thi chứng chỉ cho nhiều chuyên ngành y tế khác nhau như United States Medical Licensing Examination (USMLE), Clinical Knowledge (CK) Steps 1 và 2, bài kiểm tra sẵn sàng trường y của NBME, bài kiểm tra Medical College Admission Test (MCAT) (MBBS), kỳ thi NCLEX và nhiều kỳ thi khác nữa.

"Tất cả mọi người đều có thể là người dùng tiêu biểu của chúng tôi. Hiện nay, khoảng một nửa người dùng là sinh viên y khoa, nhưng cũng có rất nhiều y tá, bác sĩ, chuyên gia và người khác. Bất kỳ ai cũng có thể tải ứng dụng để chơi, ngay cả khi họ không phải là sinh viên y. Tuy nhiên, rõ ràng, Nhưng rõ ràng, hầu hết mọi người đều có nền tảng y tế" Erik Duhaime, người sáng lập và CEO của Centaur Labs và người sáng tạo của ứng dụng, nói với TechNewsWorld.

Ứng dụng này thúc đẩy một nền tảng thú vị, động lực để kiểm tra kiến thức y học của bất kỳ ai và đồng thời đóng góp vào việc phát triển các thuật toán học máy quan trọng. Thường xuyên, kết quả của người dùng ứng dụng trong việc gán nhãn hình ảnh y tế được lọc lại và gửi trở lại Centaur Labs cho các dự án thực tế liên quan đến các dự án y học khác.

Lab và App Share có nguồn gốc chung

Nền tảng của Duhaime khác xa với y tế. Luận văn đại học và thạc sĩ của ông là về sự phát triển của sự hợp tác. Ông từ lâu đã quan tâm đến khái niệm "Khi nào một nhóm lớn hơn tổng các bộ phận của nó".

Sự quan tâm đó đã khiến ông bắt đầu nghiên cứu tiến sĩ tại Trung tâm Trí tuệ Tập thể MIT, nơi ông tiếp tục quan tâm đến cách công nghệ thông tin có thể cho phép những cách hợp tác mới.

_{Đồng sáng lập DiagnosUs (trái sang phải) Tom Gellatly, Erik Duhaime và Zach Rausnitz}

"Tôi cũng bị cuốn hút bởi hiện tượng "trí tuệ của đám đông" và thách thức làm thế nào để tổng hợp tốt nhất nhiều ý kiến từ những người có trình độ chuyên môn khác nhau", Duhaime nói.

Phần lớn công việc tư duy đó được thể hiện rõ trong cách DiagnosUs dạy các kỹ năng chẩn đoán. Điều củng cố mối quan tâm của anh ấy trong việc áp dụng nghiên cứu crowdsourcing của mình là vợ anh ấy trúng tuyển vào trường y, anh ấy lưu ý.

Công việc học tập y tế có sự tham gia

Việc phát triển ý tưởng học bằng cách thực hiện trong ứng dụng là kết quả của các thử nghiệm mà Duhaime đã thực hiện với những người bình thường - những người anh gọi là "nửa chuyên gia" trong việc phân loại các tổn thương da chẳng hạn, anh giải thích.

Đó là lúc anh phát hiện rằng đo lường hiệu suất của họ, loại bỏ phiếu bầu của những người có vẻ không có kỹ năng trong nhiệm vụ đó và kết hợp thông minh các ý kiến của những người có trình độ cao đã mang lại kết quả hiệu quả.

"Tôi có thể khiến các nhóm bán chuyên gia này hoạt động tốt hơn các bác sĩ da liễu được chứng nhận bởi hội đồng quản trị," ông châm biếm.

Duhaime đã tiến thêm một bước và mượn một kỹ thuật được sử dụng trong ứng dụng học ngôn ngữ Duolingo. Ứng dụng đó tổng hợp ý kiến của những người học không có kỹ năng để cung cấp dịch vụ dịch thuật cho khách hàng như các cửa hàng tin tức.

Sử dụng thiết kế đã được chứng minh

Duhaime đã áp dụng những kinh nghiệm đó vào việc thiết kế ứng dụng của mình. Điều đó đã mang lại cho anh ta lợi ích gấp đôi. Nó cung cấp một công cụ học tập hợp pháp tập trung vào khoa học, y học và một kênh tìm nguồn cung ứng cho các dịch vụ của Centaur Labs, do ông thành lập vào năm 2017.

Centaur Labs giúp các nhà phát triển AI và nhà khoa học dữ liệu gắn nhãn các bộ dữ liệu y tế và khoa học quy mô lớn. Do đó, những khách hàng đó có thể nhanh chóng và dễ dàng xây dựng và cải thiện mô hình của họ hơn.

Khách hàng của phòng thí nghiệm thuộc về một thị trường ngách đang phát triển trong ngành chăm sóc sức khỏe, tạo ra gần 30% khối lượng dữ liệu của thế giới. Phần lớn dữ liệu đó không có cấu trúc hoặc được chú thích kém.

Kết nối quen thuộc

TechNewsWorld đầu năm nay đã thảo luận về việc sử dụng các chiến lược học tập được trò chơi hóa trong một ứng dụng EdTech khác giúp sinh viên đại học chuẩn bị cho việc nhập học vào trường y. Ứng dụng đó, King of the Curve, là một công ty khởi nghiệp EdTech đột phá được thành lập bởi sinh viên đại học lúc đó là Heath Rutledge-Jukes.

_{Ứng dụng DiagnosUs sử dụng các phương pháp tiếp cận được trò chơi hóa, nơi người dùng có thể cạnh tranh để giành giải thưởng tiền mặt, thúc đẩy họ phát triển kiến thức y tế}

Hiện đang làm việc theo cách của mình thông qua trường y, Rutledge-Jukes cũng liên kết với ứng dụng của Duhaime. Ở đó, anh tư vấn về các kỹ thuật học tập và tạo ra các câu hỏi dựa trên khoa học hợp lệ để sử dụng trong ứng dụng DiagnosUs.

"Những gì những người sáng lập đã làm ở đây là tạo ra một cách để dán nhãn dữ liệu y tế với người dùng, sinh viên y khoa và bác sĩ trên khắp thế giới để mọi người có thể làm việc trên dữ liệu, giúp gắn nhãn và sau đó bán lại cho các công ty khác để xây dựng thuật toán từ nó", Rutledge-Jukes nói với TechNewsWorld. Ứng dụng sử dụng nhiều vấn đề thực hành từ các trường hợp thực tế hơn là sách giáo khoa. Nó thậm chí không thể so sánh được, ông quan sát.

Chứng minh lý thuyết hoạt động

Rutledge-Jukes nhớ lại một phụ nữ ở Philippines, người luôn được xếp hạng ở hai vị trí hàng đầu về việc xem xét chính xác siêu âm và xác định thai nhi là nam hay nữ.

"Cô ấy giỏi hơn bác sĩ và sinh viên y khoa. Cô chỉ cần luyện tập đủ và thấy hàng trăm trường hợp về nó. [Từ đó] chúng tôi nhận ra rằng vẫn có thể dạy mọi người và sau đó cũng được trả tiền cho nó", ông nói.

Người dùng ứng dụng học hỏi và cải thiện kỹ năng của họ khi họ trả lời các câu hỏi, cũng cạnh tranh cho các giải thưởng tiền mặt, Duhaime nói thêm. Không phải mọi thứ trên nền tảng đều là một câu hỏi "chẩn đoán".

Một số câu hỏi yêu cầu người dùng phân loại một trích dẫn về bài báo khoa học cụ thể. Các nhiệm vụ khác cũng có thể xuất hiện dựa trên những gì khách hàng của Centaur Labs mong muốn.

Kết quả từ Crowdsourcing

"Khi chúng ta học cách tin tưởng một người nào đó trong một nhiệm vụ cụ thể, chúng ta sau đó kết hợp ý kiến đó với ý kiến của những người khác để có được một câu trả lời rất chính xác về vấn đề đó trong nhiệm vụ đó," ông nói.

Vì vậy, nếu người dùng của anh ấy là người mới và đang học, thì cũng được. Nhân viên chỉ không tính ý kiến của họ về dữ liệu của khách hàng.

"Nhưng nếu họ thực sự giỏi, chúng tôi sau đó gán một nhãn, và đó là điều mà khách hàng của chúng tôi trả tiền," ông giải thích.

Các mẫu hình ảnh có thể trở thành một phần của các bộ dữ liệu để xác định các căn bệnh mà Centaur Labs thực hiện cho các sinh viên học tập y khoa khác.

Độ tin cậy của ứng dụng được đảm bảo như thế nào

Duhaime sắp xếp các câu hỏi để kích thích các phản ứng dựa trên việc nhận diện hình ảnh hoặc dữ liệu. Ông gọi quá trình này là thiết lập tiêu chuẩn vàng trong ứng dụng để dự án gán nhãn cụ thể của một khách hàng. Ví dụ, ông có thể yêu cầu 100 hình X-quang của khuôn mặt của bệnh nhân mắc COVID-19 và 100 bức hình khác.

Ba bác sĩ hoặc những người chuyên về y học khác được đào tạo chuyên sâu trong một lĩnh vực y tế sẽ thực hiện công việc gán nhãn. Điều này đảm bảo rằng các hình ảnh được sử dụng trong quá trình đặt câu hỏi trong ứng dụng là hợp lệ, theo Duhaime.

Tận dụng công nghệ kỹ thuật số để đào tạo người dùng

Duhaime đã đưa ra một ví dụ về cách ứng dụng đào tạo người dùng nhận ra các mẫu bằng cách tham khảo trình tự thử nghiệm dựa trên công nghệ kỹ thuật số của Eko Health. Công ty đó có một ống nghe kỹ thuật số ghi lại âm thanh của tim và phổi.

"Bởi vì nó là kỹ thuật số, họ có thể xây dựng các thuật toán AI. Để làm điều đó cho, ví dụ, tiếng nhịp tim, bạn cần lấy hàng ngàn đoạn giọng và gán nhãn cho những đoạn nào có tiếng nhịp tim đập hay không," ông giải thích.

DiagnosUs đầu tiên gán nhãn một vài trăm bản ghi với nhiều chuyên gia được chứng nhận. Sau đó, ứng dụng sử dụng các mẫu này để đào tạo người dùng và xác định những người thể hiện xuất sắc nhất. Quá trình xây dựng bài kiểm tra liên quan đến việc liên tục kết hợp chúng vào câu hỏi của ứng dụng để tiến hành đo lường hiệu suất.

"Khi chúng ta học cách tin tưởng những người gán nhãn cụ thể, chúng ta có thể xác định trường hợp nào không có tiếng nhịp tim," ông thêm.

Sinh viên y tế có nhiều lợi ích hơn cả

Sinh viên y tế là một nhóm rất có động lực. Họ có lợi ích quan trọng khi sử dụng ứng dụng này, cung cấp những gì trường y không đưa ra, theo Duhaime - ông thêm rằng chương trình giảng dạy truyền thống khá rời rạc.

"Sinh viên y tế dành nhiều thời gian học hóa học hữu cơ hơn là nhìn vào ECG hoặc chụp X-quang ngực, nhưng đó là những loại kỹ năng mà bạn cần khi luyện tập. Vì vậy, tôi nghĩ mọi người đang thèm muốn tiếp xúc với tất cả các loại nhiệm vụ mà họ không được trong ngành y học hay đại học," ông gợi ý.