מחקר חתך שפורסם ב-Cureus בוחן עד כמה סטודנטים לרפואה במוסד רפואי אקדמי מוכנים לעידן הבינה המלאכותית.
מחקר חתך (Cross-Sectional Study) שפורסם בכתב העת הרפואי Cureus בחן את רמת המוכנות והתפיסות של סטודנטים לרפואה לתואר ראשון במוסד אקדמי לרפואה שלישונית (tertiary care teaching institute) כלפי בינה מלאכותית. המחקר מצטרף לגל הולך וגדל של סקרים אקדמיים שבודקים כיצד הדור הבא של רופאים תופס את הכניסה של כלי AI לעולם הרפואה. מחקרים מסוג זה נועדו לספק לבתי ספר לרפואה תמונת מצב שתסייע לעצב תוכניות לימודים.
סקירה של מחקרים דומים שפורסמו לאחרונה ב-Cureus מציירת תבנית עקבית למדי. בסקר שנערך בקרב סטודנטים לרפואה באוניברסיטת אום אל-קורא בסעודיה, כמעט כל הנסקרים (95.9%) היו מודעים לקיומה של בינה מלאכותית ו-94.1% דיווחו כי כבר השתמשו בכלים כמו ChatGPT, כאשר רוב הסטודנטים (61.2%) רואים ב-AI כלי עזר לרופאים ולא תחליף להם. עם זאת, יותר ממחצית מהנסקרים (55.3%) ציינו כי לא קיבלו הכשרה פורמלית כלשהי בנושא בינה מלאכותית במסגרת הלימודים. סקר רחב יותר שכלל כ-4,492 סטודנטים לרפואה במדינות ערביות מצא פער דומה עוד יותר: 92.4% מהם דיווחו שלא קיבלו הכשרה פורמלית ב-AI, ו-87.1% הפגינו רמת ידע נמוכה בנושא.
הפער הבולט העולה ממחקרים אלה הוא בין שימוש יומיומי נרחב בכלי בינה מלאכותית להבנת מושגים ולהכנה לבחינות, לבין היעדר כמעט מוחלט של הכשרה מובנית בתוך תוכנית הלימודים הרפואית. חוקרים בתחום מציינים כי סטודנטים לרפואה ברחבי העולם אינם ערוכים דיים לנצל את הפוטנציאל של הטכנולוגיה בעתיד הקליני שלהם, בשל מחסור במרצים מוסמכים ובתשתית לימודית ייעודית.
המחקר הנוכחי, שממוקד במוסד לרפואה שלישונית ספציפי, מצטרף לקריאה החוזרת בקהילה הרפואית-אקדמית לשילוב מובנה של נושא הבינה המלאכותית בתוכניות הלימודים לרפואה, ולא להשאיר את החשיפה אליה מקרית ובלתי מפוקחת.
הנתונים ברמת המערכת מצביעים על כך שהפער אינו ייחודי למוסד שנבדק במחקר, אלא חלק ממגמה עולמית. לפי איגוד בתי הספר לרפואה האמריקאי (AAMC), שיעור בתי הספר לרפואה בארה"ב ובקנדה שמשלבים בינה מלאכותית בתוכנית הלימודים שלהם קפץ מ-53% ב-2023 ל-77% כבר ב-2024. הזינוק המהיר הזה בצד המוסדי מגיע בד בבד עם זינוק מקביל, ואף חד יותר, בשימוש בפועל: סקר אחר מצא כי שיעור הסטודנטים לרפואה שדיווחו על שימוש בכלי AI קפץ מ-24% למעל 77% בתוך פחות משנה, בין מאי 2024 לפברואר 2025. כלומר הסטודנטים אימצו את הכלים מהר יותר משהמוסדות הצליחו לבנות סביבם מסגרת לימודית מסודרת.
ה-AAMC עצמו מודה בפער הזה, ופרסם ביולי 2025 את הגרסה השנייה של "עקרונות לשימוש אחראי בבינה מלאכותית בחינוך הרפואי" - מסמך שנועד לשמש בסיס גמיש להטמעה מוסדית, אך אינו מחייב. גיבוש מסגרת לאומית מפורטת יותר, הכוללת רשימת "תחומי כשירות" ב-AI לאורך כל רצף ההכשרה הרפואית - מלימודי הרפואה ועד התמחות והכשרה מתמשכת - צפוי להסתיים רק בסתיו 2026. בפועל, המשמעות היא שרוב בתי הספר לרפואה בעולם פועלים כרגע ללא סטנדרט אחיד למה בדיוק צריך ללמד, ומתי, ובאיזה עומק.
גם בישראל ניכרת אותה תבנית: לצד ריבוי יוזמות, רובן ממוקדות בהכשרת רופאים בוגרים ולא בתוכנית הלימודים הבסיסית לתואר. הטכניון מפעיל קורס המשך ב"בינה מלאכותית בבריאות", מכבי ושירותי בריאות כלליים מפעילים קורסי AI ייעודיים לצוותים רפואיים דרך תוכניות חדשנות, וההסתדרות הרפואית מציעה קורס מקוון קצר ל"בינה מלאכותית לרופאות ורופאים - הלכה למעשה". אלו למעשה מסגרות השלמה לרופאים שכבר סיימו את הלימודים - בדיוק כפי שהמחקרים מ-Cureus מתריעים, ההכשרה הפורמלית בזמן התואר עצמו נותרת מצומצמת יחסית, ומי שבונה את הידע עושה זאת בעצמו תוך כדי לימודים.
יש לכך גם השלכה קלינית ולא רק אקדמית: כאשר סטודנטים לומדים להשתמש בכלי AI על דעת עצמם, ללא הנחיה מובנית, גדל הסיכון שהם יפתחו הרגלי עבודה בלתי אחידים - החל מהערכת יתר של תשובות מודלים גנרטיביים ועד חוסר מודעות למגבלותיהם ולהטיות אפשריות במאגרי הנתונים שעליהם אומנו. חוקרי חינוך רפואי מציינים כי הפער בין מוסדות שכבר גיבשו קורסי חובה ב-AI (כמעט 8 מתוך 10 בצפון אמריקה) לבין מוסדות שעדיין מסתפקים בחשיפה מזדמנת, עלול ליצור בתוך עשור שני מסלולי הכשרה נפרדים לרופאים - אחד שיוצא מוכן לעידן הקליני החדש, ואחד שנשען על למידה עצמית בלתי מפוקחת.
