Confronto del gioco di ruolo di AI e di un gioco di ruolo tra pari per l'addestramento di consenso informato nell'endoscopia: uno studio di controllo randomizzato

L'intelligenza artificiale generativa di base e razionale (AI), in particolare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), ha recentemente abilitato lo sviluppo di simulazioni interattive e personalizzabili dei pazienti virtuali che supportano l'apprendimento esperienziale nella comunicazione sanitaria. Queste piattaforme basate sull'IA possono simulare incontri realistici per i pazienti, incorporando dati demografici variabili, stati emotivi e complessità clinica. Offrono anche un accesso scalabile al feedback individualizzato e alla pratica ripetuta, aggirando i limiti logistici delle simulazioni tradizionali basate su pari o attore. Studi preliminari suggeriscono che i tirocinanti percepiscono questi strumenti come alti nel realismo e nel valore educativo; Tuttavia, rimane una mancanza di prove empiriche che confrontano direttamente l'efficacia educativa delle simulazioni generative basate sull'intelligenza artificiale con approcci pedagogici consolidati. Ciò è particolarmente rilevante per l'insegnamento di compiti di comunicazione complessi come ottenere il consenso informato per l'endoscopia gastrointestinale, un'interazione che richiede chiarezza, empatia e una spiegazione dettagliata di rischi procedurali, benefici e alternative.

Lo studio dello studio L'obiettivo principale di questo studio è di confrontare l'efficacia del gioco di ruolo generativo basato sull'intelligenza artificiale e il gioco tradizionale di ruolo tra pari nella formazione dei tirocinanti sanitari per ottenere il consenso informato per le procedure endoscopiche. In particolare, lo studio valuterà le differenze nella capacità del tirocinante di ottenere capacità comunicative informate nell'ottenere il consenso informato e la fiducia auto-segnalata (autoefficacia) a seguito di una formazione basata sulla simulazione utilizzando una progettazione di sperimentazione controllata randomizzata (RCT).

Metodi Design Studio Questo è uno studio di controllo randomizzato a base di group parallelo singolo. Verranno reclutati un totale di 40 tirocinanti medici. I partecipanti saranno randomizzati in un rapporto 1: 1 al gruppo di intervento (gioco di ruolo generativo basato su AI) o al gruppo di controllo (gioco tradizionale tra pari). La randomizzazione verrà condotta utilizzando una sequenza generata dal computer, con assegnazioni di gruppo inserite in buste sigillate distribuite da un membro del team di studio indipendente. A causa della natura degli interventi, non è fattibile l'accecamento dei partecipanti; Tuttavia, i valutatori dei risultati saranno accecati dall'allocazione del gruppo.

I partecipanti ai partecipanti includeranno tirocinanti medici iscritti a un programma di formazione medica dell'Università di Toronto. I criteri di esclusione includono un'esperienza precedente che si ottiene il consenso informato per l'endoscopia 25 o più volte in contesti clinici o simulati.

Valutazione di base Tutti i partecipanti completeranno un questionario di base che raccoglie dati demografici, l'autoefficacia nell'ottenimento del consenso informato e gli atteggiamenti nei confronti dell'IA nell'educazione sanitaria.

I partecipanti all'intervento educativo parteciperanno prima a una lezione didattica standardizzata di 20 minuti sui principi e sui componenti del consenso informato nell'endoscopia gastrointestinale. La sessione coprirà argomenti essenziali come lo scopo e i rischi di endoscopia superiore e inferiore, opzioni diagnostiche alternative, affrontando le preoccupazioni dei pazienti e considerazioni etiche-legali. Questa lezione è progettata per garantire una base di conoscenza uniforme prima delle sessioni di pratica basate sulla simulazione.

Formazione basata sulla simulazione

I partecipanti si impegneranno quindi in 30 minuti di pratica basata sulla simulazione utilizzando la loro modalità assegnata:

• Gruppo di controllo - Giochi di ruolo tra pari: i partecipanti saranno accoppiati con altri tirocinanti e si alternano tra i ruoli medici e dei pazienti. Utilizzando istruzioni di casi standardizzati, i tirocinanti effettueranno discussioni informate sul consenso. Dopo ogni interazione, il partecipante al ruolo del paziente fornirà un feedback tra pari in base a una lista di controllo fornita.
• Gruppo di intervento - Giochi di ruolo di AI generativo: i partecipanti interagiranno individualmente con un'interfaccia del paziente virtuale basato sull'AI. La simulazione guiderà una conversazione di consenso informato dinamico in cui il paziente AI risponde in tempo reale all'input del tirocinante. La piattaforma è programmata per emulare persone realistiche del paziente e fornisce feedback automatizzati e individualizzati dopo ogni scenario, concentrandosi su completezza dei contenuti, tono, empatia e chiarezza.

Gli scenari di gioco di ruolo utilizzati in entrambi i gruppi saranno abbinati al contenuto, incluso il contesto clinico (ovvero il consenso informato per l'endoscopia superiore e la colonscopia combinate), la storia rilevante dei pazienti e le stesse attività di comunicazione richieste. Questo design mira a garantire che le differenze nei risultati possano essere attribuite alla modalità di consegna piuttosto che alle differenze nella complessità del caso.

Valutazione post-intervento dopo le sessioni di simulazione, tutti i partecipanti completeranno un post-test standardizzato che coinvolge un incontro simulato del paziente. In questa valutazione, i tirocinanti devono ottenere il consenso informato per l'endoscopia superiore combinata e la colonscopia da un paziente standardizzato (SP, cioè attore) a seguito di una persona costante del paziente con sceneggiatura. L'SP sarà addestrato per fornire risposte coerenti tra i partecipanti.

Tutte le interazioni verranno registrate video per scopi di valutazione, garantendo che l'identificazione delle caratteristiche facciali non venga catturata per mantenere l'anonimato. I valutatori saranno accecati dall'allocazione del gruppo.

Sondaggio di follow-up immediatamente dopo il post-test, i partecipanti completeranno un sondaggio di follow-up rivalutando l'autoefficacia nell'ottenere il consenso informato. Il gruppo di intervento completerà anche un questionario di feedback che valuta l'usabilità, il valore educativo percepito e l'accettabilità della piattaforma basata sull'intelligenza artificiale.

Risultati

• Risultati primari:

  • Capacità di ottenere il consenso informato durante il post-test SP, valutato utilizzando una lista di controllo strutturata (valutatori accecati all'allocazione del gruppo)
  • Performance della comunicazione durante il post-test SP, valutato utilizzando una scala di valutazione globale strutturata (valutatori accecati all'allocazione del gruppo)

• Risultati secondari:

  o Modifica nell'autoefficacia nell'ottenimento del consenso informato (punteggi pre-VS. Survey post-Intervention).

• Altri risultati (solo gruppo di intervento); o Percezioni dei tirocinanti della simulazione basata sull'intelligenza artificiale (solo gruppo di intervento), tra cui realismo, usabilità e soddisfazione.

Analisi statistica I dati quantitativi verranno analizzati utilizzando metodi statistici standard. Le differenze tra i gruppi nei punteggi delle prestazioni del consenso informato e i punteggi di comunicazione saranno valutati utilizzando test t di campioni indipendenti o test U-Whitney U, a seconda della distribuzione dei dati. Un ANOVA misto (misure ripetute) verrà utilizzato per valutare i cambiamenti pre-post nell'autoefficacia e per testare gli effetti di interazione tra tempo e gruppo (AI vs. Play di ruolo tra pari). I dati qualitativi dalle risposte al sondaggio a tempo indeterminato saranno analizzati utilizzando analisi tematiche a seguito di un approccio di codifica induttivo.