의대에서 교육하고 있습니다.

HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 1. 전문직은 바람직한가? 전문직업성: 이상 (Professionalism: An ideal): 전문직업성은 고도의 윤리성, 신뢰성, 전문성을 대표합니다. 이는 사회가 전문가에게 기대하는 행동양식과 가치를 내포하고 있으며, 전문가들은 이러한 이상을 실현하기 위해 자신들의 역할을 수행해야 합니다. 전문직: 정체성 (Professional: An identity): 전문직을 가진 사람들은 특정한 지식과 기술을 바탕으로 자신의 정체성을 구축합니다. 이들은 직업 윤리와 책임감을 가지고 일하며, 이러한 특성은 그들의 전문직업 정체성을 형성하는 핵심 요소입니다. 전문직의 보호된 지위 (Profession: An occupational group with protected st..

HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 가상 진료 및 시스템 개선 전문적 책임으로서의 채널 관리: 가상 진료에서 적절한 의사 소통 채널을 사용하는 것은 환자와 의료 전문가 모두에게 윤리적 의무입니다. 환자의 인용을 통해, 가장 필요한 사람들을 위해 가장 인간적이고 자원을 가장 적게 사용하는 방법을 선택하는 것이 중요함을 강조합니다. 이는 가상 진료가 단순한 기술적 진보를 넘어서서, 환자 중심의 접근 방식이어야 함을 의미합니다. 임상 모델에 맞는 모달리티 매칭: 이 파트에서는 여러 임상 영역에서의 대면 진료, 전화 상담, 비디오 상담의 사용 추세를 보여주는 그래프를 통해 각 임상 모델에 가장 적합한 진료 모달리티를 어떻게 일치시킬 수 있는지를 보여줍니다. 예를 들어, 피부과, 정신 건강, 류마티스 질환 등..

HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 1. 불확정 구역(Indeterminate Zones) - 의료 분야에서 불확실하거나 불안정한 상황을 말하며, 가치 충돌이 자주 발생함 - 예를 들어, 표준 절차가 명확하지 않거나 효과적이지 않은 경우 의사들은 신중한 판단력을 발휘하여 창의적으로 대처해야 함 2. 반성적 실천(Reflective Practice) - 의료 전문가들이 자신의 경험을 되돌아보고 업무 방식을 개선하는 것 - 스포츠에서 경기 영상을 분석하여 전략을 평가하는 것과 유사하게, 의사와 간호사는 과거 행동을 반추하며 배움 3. 비판적 반성(Critical Reflection) - 반성적 실천을 한 단계 더 나아가 기존 방식에 대해 의문을 제기하고, 권력 관계 및 사회적 가정에 대해 고찰함 - "이..

HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 Dr. Mahan Kulasegaram이 의료 교육 분야에서의 빅 데이터의 복잡성과 이 분야를 발전시키기 위한 잠재력에 대해 강의한 내용을 요약하겠습니다. 기술적 도전 변수 정의: 의료 교육 기관마다 GPA나 MCAT 점수와 같은 공통 측정 기준의 정의가 달라 비교 연구에 어려움이 있습니다. 데이터 저장 및 접근: 데이터 저장 방식에 일관성이 없고 때로는 동일 기관 내에서도 연결되지 않는 경우가 있어 입학 데이터와 프로그램 성과 데이터를 연결하는 데 문제가 있습니다. 데이터 품질 변화: 기관마다 데이터의 품질이 크게 달라서 유효한 비교를 만드는 데 있어 어려움이 있습니다. 구조적 도전 연구 혹은 평가: 연구와 평가 사이의 구분이 명확하지 않은 경우가 많고, 이는 데..

실시간 수술 지도 AI와 컴퓨터 비전을 활용하여 수술 중에 안전한 구역과 위험 구역을 정확하게 식별합니다. 이는 수술 시 실수를 최소화하고, 수술의 정확성을 높이는 데 기여합니다. 예를 들어, 담낭 수술에서 AI가 '가야 할 곳'과 '피해야 할 곳'을 식별하여, 주요 혈관이나 중요 기관을 손상시킬 위험을 줄일 수 있습니다. 수술 교육 및 훈련 강화 AI 기술은 수술 교육에 혁신을 가져옵니다. 실시간 피드백과 가상 시뮬레이션을 통해 수련의들이 보다 효과적으로 기술을 습득하고 연습할 수 있게 돕습니다. AI 시스템은 수술 기술의 정확성을 평가하고, 개선할 수 있는 영역을 지적하여 교육의 품질을 개선합니다. 의료 데이터의 통합 및 최적화 다양한 의료 데이터를 통합하여 AI가 분석하도록 함으로써, 수술 전략을 ..

"의대 정시 합격자 10명 중 4명이 서울 고교 출신" 이런 기사가 있길래, 한양의대 상황은 어떤지 (비슷하겠지만) 조금 봤다. 한양의대의 경우, 입학생을 총 100명이라고 하고, 대략적으로 숫자를 보면 (최근 3년 기준) 1. 현역은 50명이고, 재수 이상이 50명이다. 재수 이상이면서 수시 입학생은 5명, 재수 이상이면서 정시 입학생은 45명이다. → 재수(이상) 했다면 90%는 정시다. → 비슷하게, 정시 중 80%는 재수 이상이다. 2. 수시 입학생은 40명이고, 정시 입학생은 60명이다. 수시 입학생 중 현역이면서 출신고교가 비수도권¹인 학생은 15명, 정시 입학생 중 현역이면서 출신고교가 비수도권¹인 학생은 2명이다. → 정시-지방-현역은 전체의 2%다. → 정시-수도권¹-현역은 전체의 10%..

대한의사협회 로고가 찍혀 있는 "한국의 의사상" 소책자라면 대한의사협회 홈페이지에서 눈에 잘 띄거나 쉽게 검색이 되어야 할 것 같은데...🤔

한 5년 전에 '표면업종과 실질업종'에 관한 포스팅을 보면서 의학교육자의 역할에 대해서 했던 고민과 연결되는 지점이 있다. (bit.ly/3opab6z) 병원에서 환자가 치료받는 방식과 의대에서 학생이 학습하는 방식을 비교해보면, 교육이 어떤 모습으로 나가야 할지에 대한 많은, 그리고 꽤나 유익하고 명확한 아이디어를 얻을 수 있다. 다만 수익성이 떨어질 뿐이지(....) AI 시대 의(과대)학교육은 어떻게 되어야할까. 제조업 방식 중심의 지금의 모습은 아니어야 할거같은데, 평가인증 등의 규제는 아무래도 보수적이다. ==== "병원에 가면 늘 케어해주는 분들은 기계와 간호사들이죠. 의사는 가끔와서 컨설팅을 해주는 거잖아요. 결국 학생이라는 걸 사실은 경영학적으로 보면은 환자거든요. 환자가 들어와서 환자의 ..

현재 한양의대 의예과(선발)의 특징이 두 가지 있는데, 하나는 정시 비율이 가장 높은 대학 중 하나라는 점이고¹, 다른 하나는 의예과 중도탈락률이 가장 높은 대학 중 하나라는 점이다². 이 둘을 연결지으면 정시비율을 낮추면 중도탈락률이 낮아질 것이라는 가설이 가능하다. 그리고 왠지 실제로도 그럴 법해 보인다. 나도 자료를 보기 전까지는 그럴거라 생각했다. 소위 "수능 한 방"으로 온 학생들이 상대적으로 애교심이나 충성도가 낮지 않을까 해서. 그런데 문득 예전에 의학교육학회 측의 한 교수님의 요청으로 정리했던 자료를 보니.. 웬걸, 중도탈락자 절대 숫자는 수시전형에서 더 많다. 수시 선발 학생이 수가 더 적으니 비율로 보면 차이가 더 커질 것이다. 이건 어떻게 해석하는게 좋을까. 그렇다면 한양의대에서 정시..

■ 요청사항 #1. 복통이 있는 환자에 대해서 가장 가능성 높은 진단을 맞추는 vignette을 활용한 mcq문항을 다섯 개 만들어줘 #2. 위의 문제에다가 radiologic exam과 lab test 결과를 추가해서 다시 만들어줘. 각각 문제의 답도 알려줘 #3. Ectopic pregnancy를 답으로 하는 vignette을 활용한 문제를 만들어줘. 구체적인 수치를 포함한 lab test data를 포함해줘 #4. 위 문제에 대해서 답과 그 이유를 자세히 설명해줘 . 요청을 대충 던졌는데, 몇 번 더 해보니 요청(질문)만 잘 하면 훨씬 더 잘 만들어주는 것 같기도 하다. 이런 AI는 매번 시험문제를 내야 하는 교수 입장에서도 유용할 수 있지만, 다른 관점에서 본다면 잘만 쓰면 학생들이 혼자 질문 던..