利用生成性对话型人工智能来创建模拟的患者接触:麻醉培训的试点研究

科学领域:

• 医疗教育 技术 技术 医学教育
• 医疗保健中的人工智能
• 基于模拟的培训

背景情况:

• 生成式对话式人工智能 (AI) 为提高医学教育提供了重大机会.
• 虚拟患者化身可以为医疗专业人员提供现实的培训场景.
• 无代码平台使定制人工智能培训工具的可访问开发成为可能.

研究的目的:

• 评估使用无代码生成人工智能解决方案来创建互动的2D和3D虚拟患者化身用于医疗培训的可行性.
• 评估人工智能驱动的模拟在改善医学教育和实习生准备能力方面的潜力.

主要方法:

• 使用"Convai"平台开发了一个虚拟的患者化身,具有特定的患者背景故事.
• 学习麻醉师使用人工智能化身来练习回答患者关于间层神经阻塞的问题.
• 收集了麻醉师的反,以评估该工具的可行性,用户友好性和准确性.

主要成果:

• 人工智能工具在直观性 (9 [7-10]) 和准确性 (8 [7-10]) 中获得了高的中位数.
• 在接受调查的麻醉师中,87%的麻醉师表示使用虚拟患者模型感到舒适.
• 模拟提供了练习患者沟通的现实场景.

结论:

• 无代码生成人工智能平台可以促进创建定制医疗培训工具,使传统环境之外的实践成为可能.
• 人工智能驱动的模拟为传统培训方法提供了有价值的补充,提高了可访问性和现实性.
• 需要进一步的研究和改进,以解决AI在培训中完全取代人类互动之前的潜在不准确性等局限性.