28 篇论文
医学教育关乎如何培养未来的医生与科研人员，其核心在于探索更高效、更人性化的教学方式。这一领域不仅关注课堂内的知识传递，更涉及临床技能训练、伦理素养塑造以及终身学习体系的构建，直接影响着医疗服务的整体质量。
在 Gist.Science 上，我们追踪来自 medRxiv 的每一份最新预印本，致力于打破专业壁垒。我们的团队对每一篇稿件进行深度加工，提供通俗易懂的科普解读与详尽的技术摘要，帮助读者快速把握医学教育研究的前沿动态。
以下便是近期收录的最新研究成果，它们共同描绘了全球医学教育创新的生动图景。
该研究评估了基于 LLaMA-3.1 的 AI 系统在生成家庭医学居民科研项目反馈方面的表现，发现虽然人类专家在整体质量上仍占优势，但 AI 在特定项目类型（如基于调查的研究）和安全性评估方面已能媲美甚至在某些指标上超越人类专家，表明开源大模型结合精心设计的提示词具备规模化生成高质量反馈的潜力。
这项针对非洲多国临床协调员的研究表明，基于慕课（Moodle）的10周结构化、能力本位培训显著提升了参与者在试验管理、项目与财务等关键领域的核心能力，证明了此类国际认证培训对加强非洲临床试验质量与科研能力的重要性。
本研究方案旨在通过在瑞士应用科学大学开展一项随机可行性对照试验，评估在物理治疗本科课程中实施包含个人辅导、团体辅导及对照组的程序化评估（PA）的可行性及其对学习者能力发展的教育影响。
这项在乌干达坎帕拉针对 41 名护理学员开展的前后对照准实验研究表明，实施 therapeutic communication（治疗性沟通）教育模块能显著提升学员在该领域的知识水平、自信心及临床实践能力。
这项在卢旺达开展的混合方法随机试验表明，利用 Arclight 诊断工具和模拟眼进行的跨专业眼健康教育培训，显著提升了当地医疗学生的眼健康知识与技能，且这些学习成果在培训后 10 个月仍得到良好保持。
本文报告了“AskADD”的开发与用户测试情况，这是一款旨在为新加坡国立大学杜克-NUS医学中心（SingHealth Duke-NUS Academic Medical Center）2,800多名临床教职人员简化学术职业指导并提高晋升与终身教职评审过程透明度的AI驱动工具。
这项混合方法研究表明，尽管中风幸存者和研究人员普遍对人工智能生成的的中风信息给予正面评价，并认为其与传统的第三部门宣传册具有可比性，但临床医生仍持更为怀疑的态度，这凸显了在开发未来中风资源时优先考虑具有亲身经历者观点的必要性。
这项回顾性队列研究表明，与非志愿者相比，在休斯顿外展医疗教育与社会服务（HOMES）诊所担任志愿者的医学生更有可能匹配到初级保健专业，且更不容易从事外科领域，这表明学生运营的诊所经历对专业选择和职业发展具有积极影响。