通过基于大型语言模型的虚拟患者拥抱医学教育的未来:范围审查
Jianwen Zeng1,2, Wenhao Qi1,2, Shiying Shen1
1School of Public Health and Nursing, Hangzhou Normal University, Hangzhou, null, China.
大型语言模型 (LLM) 正在通过虚拟患者进行培训来彻底改变医学教育. 虽然有希望,但研究强调需要标准化的评估,并解决隐私问题,以便更广泛地采用.
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
- 虚拟的患者模拟
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 的快速发展正在推动医学教育的创新.
- 基于LLM的虚拟患者正在成为医学模拟的新工具.
- 这个领域正在经历显著的增长,大多数研究最近发表.
研究的目的:
- 系统地审查医学教育中基于LLM的虚拟患者的当前应用.
- 确定这一领域的新兴研究趋势和挑战.
- 探索基于LLM的虚拟患者技术的未来发展方向.
主要方法:
- 遵守PRISMA-ScR指南进行范围审查.
- 从2018年到2025年对五个主要数据库 (Web of Science,PubMed,IEEE Xplore,Embase,Scopus) 进行系统搜索.
- 对28项基于LLM的虚拟患者研究进行了全面分析,涵盖了设计,应用和评估.
主要成果:
- 基于LLM的虚拟患者的研究还处于新生阶段,在过去两年中发表的研究中有92.9%.
- 应用主要侧重于跨不同学科的医疗培训,经常与VR/AR技术集成.
- 评估主要集中在用户体验上,缺乏标准化的方法和客观的结果指标;注意到隐私/安全问题.
结论:
- 基于LLM的虚拟患者为医学培训提供了巨大的潜力,特别是在沟通技巧方面.
- 目前的局限性包括缺乏标准化,缺乏非语言线索,以及隐私/安全问题.
- 未来的研究应该优先提高可靠性,现实性,安全性和科学有效性.
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