内視鏡検査におけるインフォームドコンセントトレーニングのためのAIロールプレイとピアロールプレイの比較：無作為化対照試験

バックグラウンドと根拠生成人工知能（AI）、特に大規模な言語モデル（LLM）は最近、ヘルスケアコミュニケーションにおける体験学習をサポートするインタラクティブでカスタマイズ可能な仮想患者シミュレーションの開発を可能にしました。 これらのAI駆動型プラットフォームは、さまざまな人口統計、感情状態、臨床的複雑さを組み込んで、現実的な患者の出会いをシミュレートできます。 また、個別のフィードバックと繰り返しの実践へのスケーラブルなアクセスを提供し、従来のピアまたは俳優ベースのシミュレーションの物流上の制限を回避します。 予備研究は、研修生がこれらのツールをリアリズムと教育的価値が高いと認識していることを示唆しています。ただし、生成的AIベースのシミュレーションの教育的有効性を確立された教育的アプローチと直接比較する経験的証拠は残っています。 これは、胃腸内視鏡検査のインフォームドコンセントを取得するなど、複雑なコミュニケーションタスクを教えるために特に関連しています。これは、明確さ、共感、手続き上のリスク、利点、および代替案の詳細な説明を必要とする相互作用です。

研究の目的この研究の主な目的は、内視鏡手順のインフォームドコンセントを得るために、医療研修生のトレーニングにおける生成的AIベースのロールプレイと従来のピアロールプレイの有効性を比較することです。 具体的には、この研究では、ランダム化比較試験（RCT）設計を使用したシミュレーションベースのトレーニング後のインフォームドコンセントと自己報告された自信（自己効力感）を得る際の情報に基づいたコミュニケーションスキルを得る訓練能力の違いの違いを評価します。

方法研究デザインこれは、単一盲検、平行グループのランダム化対照試験です。 合計40人の医療研修生が募集されます。 参加者は、介入グループ（生成AIベースのロールプレイ）またはコントロールグループ（従来のピアロールプレイ）に対して1：1の比率でランダム化されます。 ランダム化は、コンピューターで生成されたシーケンスを使用して行われ、独立した研究チームメンバーによって分散された密閉封筒にグループ割り当てが配置されます。 介入の性質により、参加者の盲検化は実行不可能です。ただし、結果評価者はグループ割り当てに盲目にされます。

参加者の参加者には、トロント大学医療訓練プログラムに登録されている医療研修生が含まれます。 除外基準には、臨床またはシミュレートされた設定のいずれかで、内視鏡検査のインフォームドコンセントを25回以上取得する以前の経験が含まれます。

ベースライン評価すべての参加者は、人口統計データを収集するベースラインアンケート、インフォームドコンセントの取得における自己効力感、およびヘルスケア教育におけるAIに対する態度を完了します。

教育介入の参加者は、胃腸内視鏡検査におけるインフォームドコンセントの原則とコンポーネントに関する標準化された20分間の教訓的な講義に最初に出席します。 このセッションでは、上部および下部内視鏡検査の目的とリスク、代替診断オプション、患者の懸念への対処、倫理的法的考慮事項などの重要なトピックをカバーします。 この講義は、シミュレーションベースの練習セッションの前に統一された知識ベースを確保するように設計されています。

シミュレーションベースのトレーニング

参加者は、割り当てられたモダリティを使用して、30分間のシミュレーションベースのプラクティスに従事します。

• コントロールグループ - ピアロールプレイ：参加者は、仲間の研修生とペアになり、医師と患者の役割を交互に行います。 標準化されたケースプロンプトを使用して、研修生はインフォームドコンセントの議論を行います。 各対話の後、患者の役割の参加者は、提供されたチェックリストに基づいてピアフィードバックを提供します。
• 介入グループ - 生成AIロールプレイ：参加者は、AI駆動型仮想患者インターフェイスと個別に対話します。 このシミュレーションは、AI患者がリアルタイムで研修生の入力に応答する動的なインフォームドコンセントの会話を導きます。 このプラットフォームは、現実的な患者のペルソナをエミュレートするようにプログラムされており、各シナリオの後に自動化された個別化されたフィードバックを提供し、コンテンツの完全性、トーン、共感、明確さに焦点を当てています。

両方のグループで使用されるロールプレイシナリオは、臨床コンテキスト（つまり、上部内視鏡検査と大腸内視鏡検査の組み合わせのインフォームドコンセント）、関連する患者の歴史、および同じ必要なコミュニケーションタスクを含む内容と一致します。 この設計は、結果の違いが、複雑さの違いではなく、配信モードに起因することを保証することを目的としています。

介入後評価シミュレーションセッション後、すべての参加者は、シミュレートされた患者の遭遇を含む標準化されたポストテストを完了します。 この評価では、研修生は、一貫したスクリプト化された患者のペルソナに続いて、標準化された患者（SP、つまり俳優）から上部内視鏡検査と大腸内視鏡検査の組み合わせのインフォームドコンセントを取得する必要があります。 SPは、参加者全体で一貫した応答を提供するように訓練されます。

すべての相互作用は、評価のためにビデオ録音され、匿名性を維持するために顔の特徴を特定することがキャプチャされないようにします。 評価者はグループの割り当てに盲目にされます。

テスト後の直後のフォローアップ調査では、参加者はインフォームドコンセントを取得する際に自己効力感を再評価するフォローアップ調査を完了します。 介入グループは、AIベースのプラットフォームの使いやすさ、知覚された教育的価値、および受け入れを評価するフィードバックアンケートも完了します。

結果

• 主要な結果：

  • 構造化されたチェックリストを使用して評価されたSPポストテスト中にインフォームドコンセントを取得する能力（グループ割り当てを盲目にした評価者）
  • 構造化されたグローバル評価尺度を使用して評価されたSPポストテスト中のコミュニケーションパフォーマンス（グループ割り当てを盲目にした評価者）

• 二次的な結果：

  oインフォームドコンセントを取得する際の自己効力感の変化（介入後の調査スコア）。

• その他の結果（介入グループのみ）; oリアリズム、使いやすさ、満足度など、AIベースのシミュレーション（介入グループのみ）に対する研修生の認識。

統計分析の定量的データは、標準統計的方法を使用して分析されます。 インフォームドコンセントのパフォーマンススコアと通信スコアのグループ間の違いは、データの分布に応じて、独立したサンプルT検定またはMann-Whitney Uテストを使用して評価されます。 混合設計（反復測定）ANOVAを使用して、自己効力感の事前ポストの変化を評価し、時間とグループ間の相互作用効果をテストします（AI対ピアロールプレイ）。 自由回答形式の調査回答からの定性的データは、帰納的コーディングアプローチに従ってテーマ分析を使用して分析されます。