シミュレーションベースの内視鏡トレーニングにおけるポリープ切除スキルの習得における拡張現実の影響

シミュレーションベースのトレーニング (SBT) は、スキル開発を強化するための安全で効果的な手段を提供します。 シミュレーションに基づくカリキュラムは、多くの低侵襲手術のために開発されており、最近では消化管内視鏡検査においても開発されています。 以前の研究では、内視鏡シミュレーションにおける漸進的学習に基づく包括的な構造化カリキュラムとカリキュラムの有効性が実証されています。 ただし、デジタル技術が進化するにつれて、最新の技術革新を使用した他の教育戦略は、シミュレーション中の手続きスキルのトレーニングをさらに強化するのに役立つ可能性があります。 そのような戦略の 1 つが、拡張現実 (AR) にあるかもしれません。

AR の使用には、コンピューターで生成された画像をユーザーの現実世界のビューに重ね合わせることが含まれます。これにより、ユーザーの現実に対する認識が強化されます。 最近では、解剖学的構造の視覚化、さまざまな医療処置のトレーニング、遠隔処置トレーニングのための遠隔医療ガイダンスなど、医学教育における AR の統合に対する関心が高まっています。 AR のリアルタイムのインタラクティブな性質は、没入感と即時の学習者サポートを提供し、さまざまな視点を使用してタスクの内容を示すことにより、新しいタスクの学習の複雑さを軽減する機能を備えています。これは、エンゲージメントと学習プロセスの両方に有益です。

今日まで、特に医学教育と手続き型学習への AR の適用を調査した研究はわずかしかありません。 これらの研究によって実証された利点には、必要な練習量の減少、失敗率の減少、パフォーマンスの精度の向上、学習の加速、学習曲線の短縮、空間関係の理解の向上などがあります。 ただし、AR の適用に関する研究の大半は、腹腔鏡検査、脳神経外科手術、および心エコー検査のトレーニングに関するものです。 現在、内視鏡トレーニングにおける AR の利点を示す研究はありません。

さらに、低侵襲手術と消化器内視鏡検査の新しい技術を生涯にわたって適切に学習するには、自己評価の重要性がいくつかの研究で示されています。 私たちのグループによる研究では、経験豊富な内視鏡医は初心者の内視鏡医と比較して自己評価の精度が高いことが示されました。したがって、初心者の内視鏡医がトレーニング中に適切な指導を受けることができるように、対象を絞った介入が必要です。 自己評価の精度を向上させるためのそのような的を絞った介入の 1 つは AR である可能性があります。これは、特定のタスクを実行するための完璧なアプローチを即座に繰り返し視覚的にサポートし、研修生が自分のパフォーマンスを振り返ることができるようにするためです。

内視鏡検査トレーニングにおける AR に関連するギャップを埋めるために、研究者は、知識の獲得、シミュレートされたポリペクトミー中の技術的パフォーマンス、統合シナリオ中の非技術的スキル、および自己管理などの領域に対するシミュレーションベースの AR カリキュラムの影響を判断することを目指しています。 -評価の正確さ。 研究者らは、AR は臨床実習に転用可能なスキルを持つ初心者の内視鏡医に非常に現実的で有意義な学習体験を提供する可能性を秘めた教育戦略であると仮定しています。