AI:Vyuka

Koncepční rámec pro začlenění umělé inteligence do výuky medicíny

Naši současní studenti budou vstupovat do praxe, jejíž nedílnou součástí bude umělá inteligence (AI). Pro její efektivní využití budou potřebovat řadu kompetencí, zejména:

1. Dovednost umělou inteligenci používat. Je potřeba, aby studenti znali principy a rozuměli vlastnostem umělé inteligence jako nástroje. A současně, aby rozuměli řešenému problému a dovedli tak umělou inteligenci efektivně použít.

2. Transparentnost a etika. Studenti by měli používat AI transparentně a s ohledem na ochranu osobních údajů. Pokud při práci s AI dochází k podstatnému ovlivnění produkovaného obsahu, musí být uvedení jejího použití stejně samozřejmé, jako je při psaní publikace samozřejmé uvedení odkazů na citované zdroje.

3. Kritičnost k výstupům AI. Studenti musí být schopni kriticky hodnotit výstupy umělé inteligence a chápat souvislosti, které mohou kvalitu výstupů ovlivnit (nepřesné zadání, nevyjádřený kontext, bias v datech, vliv vlastní osobnosti ,...).

4. Zachování schopnosti řešit problém bez umělé inteligence. Studenti musí být schopni dosáhnout požadovaných výsledků i bez podpory AI. Studenti proto musí chápat principy prováděných činností, aby byli schopni dosáhnout řešení i samostatně, bez podpory stroje.

Svoji kompetenci při používání umělé inteligence studenti prokáží tím, že ji použijí efektivně, transparentně, eticky a s respektem k ochraně osobních údajů. Že zvolí metodický postup vhodný pro daný případ a budou kriticky přistupovat k výstupům, které obdrží.

Dodržení těchto principů zajistí, že umělá inteligence bude pro studenta nástrojem - kognitivní extenzí lidské mysli - a že rostoucí kompetence dvojice "člověk a stroj" nepovede k přesunu zodpovědnosti a rozhodování z člověka na stroj.

5. Dostupnost. Podmínkou pro efektivní začlenění umělé inteligence do výuky je její dostupnost. Snahou školy je, aby se AI nástroje staly běžnou součástí výuky a aby studenti měli přístup k modelům a technologiím, které jim umožní naučit se používat AI kompetentně, eticky a bezpečně.

Tento koncepční rámec formuluje základní očekávání pro odpovědné využívání AI při výuce medicíny. Jednotlivá pracoviště mohou vypracovat další oborově specifické směrnice upravující využití AI při výuce svých programů a kurzů.

Stručně

• 1. Dovednost
• 2. Transparentnost
• 3. Kritičnost
• 4. Autonomie
• 5. Dostupnost

22. 9. 2025, 11:50 Č.Š.

---

---

Příloha 1

Vzdělávání pedagogů v AI

---

Příloha 2

Koncept ankety pro studenty - Jak využíváte AI?

---

Příloha 3

Srovnání našeho záměru začlenění AI do výuky medicíny s přístupy jiných lékařských fakult

Koncept využití umělé inteligence vychází z předpokladu, že umělá inteligence (AI) se v praxi lékařů stane všudypřítomnou. Fakulta proto plánuje integrovat AI do výuky medicíny, aby studenti:

1) Dovedli efektivně a s porozuměním používat AI pro svou praxi.. Je potřeba, aby studenti chápali AI jako nástroj a rozuměli jeho vlastnostem a uměli s ním zacházet.

2) Používali AI eticky a transparentně. Mysleli na ochranu osobních údajů a transparentně uváděli použití umělé inteligence, pokud byl produkovaný obsah tímto nástrojem podstatně ovlivněn.

3) Uměli kriticky posuzovat výstupy AI. Výuka má studenty naučit odhalovat nekonzistenci odpovědí a chápat faktory ovlivňující kvalitu generovaných výsledků. Například nepřesné zadání, chybějící kontext, metakognitivní vlivy, apod..

4) Zachovali si schopnost řešit problém bez AI. Studenti musí rozumět principům a být schopni dosáhnout správných výsledků i bez podpory AI. Při výuce se budou používat AI nástroje (např. při výpočtech ve statistice), ale současně se bude vyžadovat, aby student rozuměl metodě a kontroloval výsledek.

5) Měli přístup k potřebným AI nástrojům. Podmínkou úspěchu výuky je, že budou mít studenti přístup k nástrojům umělé inteligence.

Následující část porovnává tento přístup s praktikami a iniciativami vybraných lékařských fakult v zahraničí.

Přístupy renomovaných fakult

Harvard Medical School (HMS)

Harvard patří mezi první fakulty, které integrovaly generativní AI do výuky. V akademickém roce 2024/2025 zavedla pro studenty programu Health Sciences and Technology měsíční úvodní kurz zaměřený na AI ve zdravotnictví. Kurz zkoumá nejnovější aplikace AI, kriticky hodnotí její limity a zdůrazňuje, že studenti potřebují nejen klinické, ale také datové a strojově-učené dovednosti. Harvard navíc otevřel doktorský program AI in Medicine (AIM) a uděluje granty na inovativní projekty využívající AI ve vzdělávání.

Pedagogové zároveň upozorňují na rizika: použití AI může vést k deficitům ve schopnosti studenta samostatně uvažovat, proto je nutné klást důraz na klinické myšlení a ověřování výsledků. Richard Schwartzstein varuje, že lékaři musí vědět, pro které úkoly je AI vhodná a v čem se na ni nemohou spoléhat. Studenti jsou vedeni k tomu, aby výsledky AI ověřovali a aby nezanedbávali učení se analýze dat či logickému uvažování .

Stanford Medicine

Stanford rozvinul iniciativu AI in Medical Education, která si klade za cíl „připravit dnešní studenty a zdravotnické profesionály na svět formovaný AI“

Iniciativa integruje do výuky tři hlavní pilíře

• Základní AI gramotnost a terminologie – studenti si osvojují základy algoritmů, modelů a datové práce.
• Rozvoj klinického uvažování pomocí AI nástrojů – vyučované případy ukazují, jak může AI podpořit diagnostiku a rozhodování, nikoli je nahradit.
• Etické, právní a sociální aspekty – učivo se zabývá dopady AI na ochranu osobních údajů, transparentnost a zaujatost algoritmů.

Stanford zdůrazňuje, že AI má být partnerem při poskytování soucitné a důkazně podložené péče. Cílem je, aby studenti nejen používali existující nástroje, ale také se podíleli na jejich dalším vývoji.

University of Miami (Miller School)

Miller School v roce 2025 založila Office of AI in Medical Education. Úkolem kanceláře je trénovat studenty v etickém a promyšleném využití AI, podporovat pedagogy při integraci AI do výuky a měřit dopady na vzdělávací výsledky. Pod vedením dr. Shirin Shafazand, která už dříve otevřela kurz „Introduction to Artificial Intelligence in Medicine and Public Health“, se kancelář snaží zodpovědět otázky, kdy a jak AI učit.

V rámci fakulty probíhají také studie hodnotící schopnost AI chatbotů řešit etické dilemata; výsledky ukazují, že AI je užitečná, ale zároveň vyžaduje pečlivý dohled.

Fakulta zdůrazňuje, že AI uvolňuje lékařům čas pro komunikaci s pacienty a zlepšuje kvalitu péče.

University of California, San Francisco (UCSF)

UCSF v roce 2024 upozornila, že rychlý rozvoj AI předbíhá schopnost tradiční změny učebních plánů. Škola považuje tuto situaci za příležitost připravit absolventy na využívání AI eticky, efektivně a zodpovědně.

Univerzita rozšířila programy a certifikáty zaměřené na vývoj a aplikaci AI a jmenovala profesorku Christy Boscardin do nové pozice Director of AI and Assessment for Medical Education, která má koordinovat integraci AI do výuky, hodnocení a administrativních procesů. Dr. Boscardin zdůrazňuje, že klíčem je soustředit se na problémy lidí – AI musí sloužit studentům a pacientům.

UCSF zároveň varuje, že integrace AI vyvolává otázky kolem ochrany soukromí, bezpečnosti dat a zaujatosti algoritmů. Důraz je kladen na kritické ověřování výstupů, průběžné ověřování datových zdrojů a opatrné zapojení AI, aby se předešlo pasivní závislosti na technologiích .

Mount Sinai (Icahn School of Medicine)

V květnu 2025 se Icahn School of Medicine stala první lékařskou fakultou, která poskytla všem studentům a vybraným zaměstnancům přístup k ChatGPT Edu, soukromé a zabezpečené verzi chatbota společnosti OpenAI.

Škola uzavřela dohodu s OpenAI, která zajišťuje ochranu osobních údajů a umožňuje bezpečné využití AI ve výuce. Studenti jsou vedeni k tomu, aby ChatGPT Edu používali jako doplněk k důkazně podložené medicíně a odbornému vedení, nikoli jako náhradu klinického úsudku.

Dekan David C. Thomas zdůraznil, že nasazení AI má pomoci studentům budovat úsudek, dovednosti a etické ukotvení pro budoucí praxi. Platforma slouží k posilování klinického uvažování, zpracování dat a k výzkumu; obsahuje zabudované ochranné mechanismy a školení odpovědného používání. Fakulta vnímá AI jako nástroj pro kritické myšlení a doplnění lidských schopností, nikoli jako nástroj pro automatické rozhodování.

Obecné trendy v USA a Kanadě

Podle průzkumu SCOPE (2023–2024) uvádí 77 % lékařských fakult ve Spojených státech a Kanadě, že AI zahrnují do svých kurikul. Odborníci zdůrazňují nutnost učit studenty používat AI zodpovědně. Kurzy a přednášky se zaměřují na:

• Mechanismy generativní AI a tvorbu vhodných zadání (prompt engineering);
• Etiku – např. neposkytovat identifikační údaje pacientů;
• Rizika nepřesných nebo halucinačních odpovědí a nutnost ověřování;
• Důraz na lidský faktor, tzn. využívat AI jako jeden zdroj informací, nikoli jako autoritu.

Mnoho škol integruje AI do stávajících předmětů nebo nabízí nové volitelné kurzy. Příklady zahrnují měsíční úvodní kurz na Harvardu, volitelné předměty v Long School of Medicine v Texasu, modul univerzity Miami na portálu MedEdPORTAL, programy specializované na AI pro klinické případy na GW SMHS či přístup k ChatGPT Edu na Mount Sinai. Některé školy umožňují studentům získat dvojnásobný titul v medicíně a AI, čímž podporují výzkum a inovace

Závěr a doporučení

Zahraniční praxe ukazuje, že přední lékařské fakulty aktivně integrují AI do výuky, přičemž kladou důraz na:

• AI gramotnost a technické dovednosti – studenti se učí principy strojového učení, analytické techniky a správné zadávání požadavků (prompt engineering).

• Etické a právní aspekty – kurikula zahrnují témata ochrany dat, zaujatosti algoritmů a odpovědného využití AI

• Kritické myšlení a ověřování výstupů – pedagogové zdůrazňují, že AI není autorita a musí být ověřována; studenti mají zachovat schopnost samostatně vyhodnotit problém .

• Institucionální podpora – univerzity zakládají specializované kanceláře (Miami, UCSF), jmenují ředitele, poskytují granty a vyvíjejí zabezpečené platformy (Mount Sinai).

• Různorodé formy výuky – kromě krátkých kurzů a volitelných předmětů existují doktorské programy (HMS AIM), duální tituly (UT Health Science Center) a certifikáty zaměřené na AI.

Domácí koncept je s těmito přístupy v souladu zejména v důrazu na kritické posuzování AI a zachování schopnosti samostatného řešení problémů. Zahraniční zkušenosti však ukazují, že úspěšná implementace AI do lékařského vzdělávání vyžaduje i další kroky:

• Začlenit AI do kurikula systematicky. Mělo by vzniknout úvodní povinné minimum (např. měsíční kurz) a navazující moduly. Obsah musí zahrnovat algoritmy, datovou etiku, prompt engineering a praktické použití AI.

• Budovat institucionální infrastrukturu. Fakulta by měla zvážit vytvoření kanceláře nebo legalizaci stávajícího pracovního týmu pro AI ve vzdělávání, který bude koordinovat kurzy, podporovat výzkum a poskytovat podporu pedagogům.

• Zajistit bezpečné a dostupné nástroje. Inspirací může být platforma ChatGPT Edu; studenti by měli mít k dispozici nástroje s integrovanou ochranou soukromí a školením odpovědného používání.

• Podporovat výzkum a inovace. Zapojení studentů do vývoje nových AI aplikací a výzkumných projektů posiluje jejich kompetence a vytváří konkurenční výhodu (příklad Harvard AIM).

• Rozvíjet kontinuální vzdělávání pedagogů. Požadavky na výuku AI rychle rostou; programy dalšího vzdělávání pro akademiky pomohou udržet výuku aktuální.

Začlenění AI do výuky medicíny je globální trend. Zahraniční zkušenosti ukazují, že kromě přístupu k nástrojům je klíčová také metodická podpora, etické vedení a propojení s klinickou praxí. Implementací těchto doporučení může fakulta vytvořit prostředí, kde AI posiluje výukový proces, ale zároveň zůstává zachován důraz na lidský úsudek a empatickou péči.