2型糖尿病における診断コミュニケーションのための生成AIベースシミュレーション（DIALOGUE-DM2） (DIALOGUE-DM2)

この研究は、生成人工知能（AI）を用いて医学部学生の診断コミュニケーションを訓練することの実現可能性を示した先行パイロット試験（2024年に発表）に基づいています。 現在の試験は、無作為化、盲検化、対照試験デザインとより大きなサンプルサイズでその研究を拡張します。

デザイン：

この研究は、UNAM高等研究学部イスタカラ（FES Iztacala）で実施される無作為化、盲検化、並行群間、対照試験です。 合計120名の医学部学生が登録され、無作為（1:1）に介入群（AIベースのシミュレーション訓練）または対照群（標準化患者と教員フィードバックによる従来の訓練）に割り当てられます。

介入：

• 介入群：学生は生成AI駆動の模擬患者を提供するDIALOGUE-DM2プラットフォームと対話します。 彼らは複数の診断開示シナリオを完了し、標準化されたコミュニケーション評価基準に基づくパフォーマンスに対する即時フィードバックを受け取ります。
• 対照群：学生は講義とピアロールプレイおよび教員指導によるフィードバックを含む監視付き実践を含む標準訓練を受けます。

評価：

• 事前テスト：すべての学生は介入前に教員とAI評価による1つの標準化患者シナリオを完了します。
• 訓練段階：参加者は割り当てられた訓練（AI対標準）を完了します。
• 事後テスト：学生は標準化された診断開示シナリオを完了します。 独立した教員評価者（群割り当てを盲検化）とAIプラットフォームがパフォーマンスを採点します。

アウトカム：

• 主要アウトカム：事前テストから事後テストへの診断コミュニケーションパフォーマンススコアの変化（検証済み評価基準：カラマズー枠組み、MRSで測定）。
• 副次アウトカム：
• 学生のコミュニケーション自信の自己評価。
• 領域別の改善（情報提供、共感、リスク説明、共有意思決定）。
• 人間評価者とAI採点間の一致。

倫理と監督：

この研究は、FES Iztacala、UNAMの研究倫理委員会によって審査・承認されました（承認番号CE/FESI/042025/1915）。介入は教育的で非侵襲的であるため、リスクは最小限です。

意義：

これはメキシコで診断コミュニケーションのための生成AIベースシミュレーションを評価する初の無作為化対照試験です。 結果は、AI駆動訓練ツールの医学教育カリキュラムへの統合に情報を提供し、2型糖尿病から始まる慢性疾患管理のための医療専門家訓練におけるスケーラブルな革新に貢献する可能性があります。