将基于GPT的AI集成到虚拟患者中,以促进医疗急救人员之间的沟通培训:混合现实模拟的可用性研究
Rodrigo Gutiérrez Maquilón1,2, Jakob Uhl1,2, Helmut Schrom-Feiertag1,2
1Center for Technology Experience, AIT - Austrian Institute of Technology, Vienna, Austria.
JMIR formative research
|December 11, 2024
概括
虚拟患者中的生成人工智能增强了医疗急救人员的培训,提供了自然的互动,但需要明确的协议. 未来的改进重点是响应延迟和对话动态,以更好地培养技能.
科学领域:
- 医疗模拟和培训以及医疗培训.
- 医疗保健中的人工智能
- 人与计算机的互动.
背景情况:
- 对于医疗急救人员 (MFR) 来说,社会语言互动培训至关重要.
- 虚拟患者 (VPs) 中的对话代理 (CA) 提供了一个具有成本效益的培训替代方案.
- 基于GPT的AI通过自然响应和语音控制来增强CA的能力.
研究的目的:
- 调查基于GPT的AI在混合现实 (MR) 中的整合-MFR通信培训的VP.
- 评估先进人工智能在模拟紧急情况中对MFR技能发展的影响.
主要方法:
- 开发了一个MR交通事故模拟器,配备了GPT集成的VP.
- 24个MFR与VP进行了交互,随后进行了可用性和语音质量评估.
- 通过问卷和关于互动经验的开放式问题收集数据.
主要成果:
- 虚拟机的可用性获得了中等的积极评分,特别是在可居住性和可喜的方面.
- 响应延迟时间 (大约) 3秒) 有负面影响的相互作用.
- MFRs重视口头评估的自然性,但注意到VP发起的对话的局限性.
结论:
- 基于GPT的VP支持MFR培训,但需要明确的通信协议.
- 未来的代应该改善对话轮流,VP启动的对话,并减少响应延迟.
- 像本地AI服务器和优化处理等技术增强可以解决当前的限制和隐私问题.
