2024年腎臟科專科醫師訓練的配對數據顯示，美國對腎臟科的興趣下降，候選人數減少11%，職位填補率僅66%。一項利用GPT-4模型的研究比較腎臟科與其他內科專科在智力複雜性、工作與生活平衡等七個標準上的表現，結果顯示腎臟科的排名不佳，尤其在工作與生活平衡和職業需求上得分較低。腎臟科的吸引力減弱，這在醫師短缺的情況下引發了擔憂，顯示需重新評估影響專科選擇的因素。 PubMed DOI

醫學生在臨床前教育中，常覺得藥理學難以掌握，因為傳統教學方式多為被動學習。本研究透過多模態生成式人工智慧（genAI）來改善臨床藥理學教學，創造了一個名為「破碎的拖鞋」的互動多媒體體驗。這個專案使用各種genAI工具，旨在提升學生的參與感，並教導免疫系統藥理學。調查結果顯示，學生對這種新方法的偏好明顯，考試表現也相當優異，顯示出這種教學方式的潛力。未來可進一步研究其長期效果及在臨床環境中的應用。 PubMed DOI

這項研究針對末期腎病患者開發了一部動畫營養教育影片，內容基於「腎病中的健康飲食」資訊圖表，並提供多語言版本。研究招募了125名接受透析的參與者，發現觀看影片後，他們的營養知識顯著提升，平均得分從67.73%增至82.32%。雖然結果顯示影片教育有效，但知識得分與參與者的年齡、收入或教育程度無關。整體來看，這項研究顯示影片能改善患者的健康知識，可能促進更好的健康行為。 PubMed DOI

這項研究探討了使用ChatGPT輔助的問題導向學習（PBL）對泌尿科醫學實習生的成效，並與傳統教學方法比較。實習生分為兩組，一組使用ChatGPT輔助，另一組則接受傳統教學。結果顯示，兩組的成績都有提升，但使用ChatGPT的組別在理論知識和臨床技能上表現更佳，學生們對這種AI輔助的學習方式也表示滿意。研究顯示ChatGPT能提升醫學教育的學習效果，但仍需進一步探討AI資訊的可靠性及其大規模應用的影響。 PubMed DOI

最近的人工智慧進展讓大型語言模型能針對特定領域進行客製化，像是醫學教育。本研究評估了一個專為提升醫學生和醫師臨床知識的客製化GPT模型，結果顯示其準確率達83.6%，高於一般AI模型。住院醫師對此模型的滿意度高，特別是它能促進學習獨立性和信心。這些發現顯示，客製化GPT有潛力改善醫學教育，但學習者和教育者仍需批判性地評估AI生成的內容。 PubMed DOI

床邊超音波檢查（POCUS）在腎臟科的應用越來越受到重視，不僅限於程序指導，還能改善病人照護和診斷效率。不過，若不當使用可能會造成病人受傷或診斷錯誤。為了降低風險，文章建議進行嚴格的訓練和標準化要求，並促進腎臟科學會之間的合作，建立通用的訓練和認證流程。成功整合POCUS需依賴有動力的學習者、結構化的訓練計畫及專家監督，並提升研究者的理解與熟練度，以確保其安全有效的使用。 PubMed DOI

醫學教育的數位轉型正在改變腎臟科的臨床技能教學，特別是床邊超音波（POCUS）。梅奧診所的腎臟科專科訓練計畫推出了一個AI驅動的課程，結合人類專家與先進AI模型（如GPT-4.0），進行多次迭代修訂。這個課程涵蓋核心主題、各種教學方法及評估工具，並強調質量保證與臨床應用。AI與專家的合作確保了課程的實用性與教育品質，未來研究將評估其對臨床能力及病人結果的影響。 PubMed DOI

這項研究比較四種大型語言模型（LLM）和醫師撰寫的糖尿病腎病變衛教資料，評估正確性、完整性、安全性和易懂度。結果發現，ERNIE Bot 4.0產生的資料表現和醫師撰寫的一樣好，甚至在某些病人族群更優。整體來說，AI生成的衛教資料具備實用性，未來在病人衛教上很有發展潛力。 PubMed DOI

這項針對121位醫學生的研究發現，結合ChatGPT和傳統課堂教學，學習泌尿科的效果最好。單靠ChatGPT，沒有基礎知識時成效較差，老師的引導還是很重要。總結來說，兩種方法一起用，比單獨用任何一種都更有效。 PubMed DOI

這項研究設計並驗證了一個針對家用血液透析的OSCE測驗，證實其效度與信度良好。結果顯示，專科醫師分數高於住院醫師，反映住院醫師在標準照護知識上有落差。多數住院醫師認為此測驗有助自我評估，能協助發現並改善訓練不足。 PubMed DOI