論文の概要: Beyond Flashcards: Designing an Intelligent Assistant for USMLE Mastery and Virtual Tutoring in Medical Education (A Study on Harnessing Chatbot Technology for Personalized Step 1 Prep)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10540v1
- Date: Sat, 31 Aug 2024 17:20:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-22 21:22:31.462922
- Title: Beyond Flashcards: Designing an Intelligent Assistant for USMLE Mastery and Virtual Tutoring in Medical Education (A Study on Harnessing Chatbot Technology for Personalized Step 1 Prep)
- Title（参考訳）: フラッシュカードを超えて:医学教育におけるUSMLE熟達と仮想チューニングのためのインテリジェントアシスタントの設計 (パーソナライズされたステップ1プレップのためのハーネスングチャットボット技術に関する研究)
- Authors: Ritwik Raj Saxena,
- Abstract要約: 学生の質問に対するオンザフライソリューションを提供することで、このギャップを埋めるインテリジェントAIコンパニオンを提案する。
私はジェネレーティブAIを使って、動的で正確で人間らしく反応し、知識の保持と応用に役立ててきました。
私は、ユーザのニーズに最も適したアドビタム応答を生成できる品質アシスタントを作成できるようになりました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditional medical basic sciences educational approaches follow a one-size-fits-all model, neglecting the diverse learning styles of individual students. I propose an intelligent AI companion which will fill this gap by providing on-the-fly solutions to students' questions in the context of not only USMLE Step 1 but also other similar examinations in other countries, inter alia, PLAB Part 1 in United Kingdom, and NEET (PG) and FMGE in India. I have harnessed Generative AI for dynamic, accurate, human-like responses and for knowledge retention and application. Users were encouraged to employ prompt engineering, in particular, in-context learning, for response optimization and enhancing the model's precision in understanding the intent of the user through the way the query is framed. The implementation of RAG has enhanced the chatbot's ability to combine pre-existing medical knowledge with generative capabilities for efficient and contextually relevant support. Mistral was employed using Python to perform the needed functions. The digital conversational agent was implemented and achieved a score of 0.5985 on a reference-based metric similar to BLEU and ROUGE scores. My approach addresses a critical gap in traditional medical basic sciences education by introducing an intelligent AI companion which specializes in helping medical aspirants with planning and information retention for USMLE Step 1 and other similar exams. Considering the stress that medical aspirants face in studying for the exam and in obtaining spontaneous answers to medical basic sciences queries, especially whose answers are challenging to obtain by searching online, and obviating a student's need to search bulky medical texts or lengthy indices or appendices, I have been able to create a quality assistant capable of producing ad-libitum responses best suited to the user's needs.
- Abstract（参考訳）: 伝統的な医学基礎科学の教育的アプローチは、個々の学生の多様な学習スタイルを無視して、一大のモデルに従う。
我々は、USMLE Step 1だけでなく、インターエイリアス、イギリスのPLAB Part 1、インドのNEET(PG)、FMGEといった他の国々でも同様の試験の文脈で、学生の質問に対するオンザフライソリューションを提供することで、このギャップを埋めるインテリジェントAIコンパニオンを提案する。
私はジェネレーティブAIを使って、動的で正確で人間らしく反応し、知識の保持と応用に役立ててきました。
ユーザは、迅速なエンジニアリング、特にコンテキスト内学習を、クエリのフレーム化方法を通じてユーザの意図を理解するためのモデルの精度を高めるために、推奨された。
RAGの実装により、チャットボットは既存の医療知識と、効率的で文脈的に関係のある支援のための生成能力を組み合わせる能力を高めた。
MistralはPythonを使って必要な機能を実行する。
このデジタル対話エージェントはBLEUやROUGEのスコアと同様の基準ベースで0.5985のスコアを得た。
私のアプローチは、USMLE Step 1などの試験のための計画と情報保持を専門とするインテリジェントAIコンパニオンを導入することで、従来の医学基礎科学教育における重要なギャップに対処します。
特に, オンライン検索や, 大量の医療用テキスト, 長い指標, 虫垂の検索の必要性を回避して, オンライン検索が困難である医学基礎科学の質問に対する自発的な回答を得る上で, 試験の受験者が直面しているストレスを考えると, 利用者のニーズに最も適したアドリビタム応答を生成できる高品質なアシスタントをつくりだすことができた。
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