人工心肺蘇生法トレーニングにおける人工知能-スコーピングレビュー

科学分野:

• 医学教育
• 人工知能
• 心肺蘇生法

背景:

• 心肺蘇生法（CPR）トレーニングは、救急医療において重要です。
• 従来のCPRトレーニング方法には、一貫した個別化されたフィードバックを提供する上での限界があります。
• 人工知能（AI）の統合は、CPR教育を強化するための新しいアプローチを提供します。

研究 の 目的:

• 心肺蘇生法（CPR）トレーニングで利用される人工知能（AI）手法を特定し、レビューすること。
• AIがCPR教育成果の向上にどのように応用されているかの範囲を理解すること。

主な方法:

• PICOSTガイドラインに従ってスコーピングレビューを実施しました。
• Medline、Embase、Cochrane、ERIC、Web of Science、PubMedの複数のデータベースで検索を実行しました。
• 含まれた研究はランダム化および非ランダム化であり、データは2人の独立した研究者によって抽出されました。

主要な成果:

• 15件の研究が、最初の6977件の引用から含まれました。
• AIは、CPR品質パラメータ検出、リアルタイムフィードバック、および個別化されたトレーニングのために検討されています。
• AIアプリケーションには、ダイアログ分析、コンテンツ生成（イラスト）、インタラクティブシミュレーション、および医療質問応答が含まれます。

結論:

• AIは、フィードバックとパーソナライゼーションを強化することにより、CPRトレーニングを変革する大きな可能性を示しています。
• 現在のエビデンスは、主に概念実証研究で構成されています。
• AI支援CPRトレーニングの効果を従来のトレーニング方法と比較して検証するには、さらなる研究が必要です。