2형 당뇨병 진단 커뮤니케이션을 위한 생성형 AI 기반 시뮬레이션 (DIALOGUE-DM2) (DIALOGUE-DM2)

이 연구는 생성형 인공지능(AI)을 사용하여 의과대학생의 진단 커뮤니케이션 훈련 가능성을 입증한 이전 파일럿 시험(2024년 발표)을 기반으로 합니다. 현재 시험은 무작위, 맹검, 대조군 설계와 더 큰 표본 크기로 그 작업을 확장합니다.

설계:

이 연구는 UNAM 이스타칼라 고등학부(FES Iztacala)에서 진행된 무작위, 맹검, 병렬 그룹, 대조군 시험입니다. 총 120명의 의과대학생이 등록되어 무작위(1:1)로 중재 그룹(AI 기반 시뮬레이션 훈련) 또는 대조군(표준화 환자와 교수진 피드백을 통한 전통적 훈련)으로 배정됩니다.

중재:

• 중재 그룹: 학생들은 생성형 AI 기반 시뮬레이션 환자를 제공하는 DIALOGUE-DM2 플랫폼과 상호작용합니다. 그들은 여러 진단 공개 시나리오를 완료하고 표준화된 커뮤니케이션 루브릭에 기반한 즉각적인 성과 피드백을 받습니다.
• 대조군: 학생들은 강의 및 동료 역할극과 교수진 지도 피드백을 포함한 감독된 실습을 포함한 표준 훈련을 받습니다.

평가:

• 사전 평가: 모든 학생들은 중재 전에 교수진과 AI 평가를 포함한 하나의 표준화 환자 시나리오를 완료합니다.
• 훈련 단계: 참가자는 지정된 훈련(AI 대 표준)을 완료합니다.
• 사후 평가: 학생들은 표준화된 진단 공개 시나리오를 완료합니다. 독립적인 교수진 평가자(그룹 배정에 대해 맹검)와 AI 플랫폼이 성과를 채점합니다.

결과:

• 주요 결과: 검증된 루브릭(Kalamazoo 프레임워크, MRS)으로 측정된 사전 평가에서 사후 평가까지의 진단 커뮤니케이션 성과 점수 변화.
• 부차적 결과:
• 학생의 커뮤니케이션 자신감에 대한 자기 평가.
• 영역별 개선(정보 전달, 공감, 위험 설명, 공유 의사 결정).
• 인간 평가자와 AI 채점 간의 일치도.

윤리 및 감독:

이 연구는 UNAM FES 이스타칼라 연구윤리위원회(승인 번호 CE/FESI/042025/1915)의 검토 및 승인을 받았습니다. 중재가 교육적이고 비침습적이므로 위험은 최소입니다.

의의:

이는 멕시코에서 진단 커뮤니케이션을 위한 생성형 AI 기반 시뮬레이션을 평가하는 첫 번째 무작위 대조 시험입니다. 결과는 의학교육 커리큘럼에 AI 기반 훈련 도구의 통합을 알리고, 2형 당뇨병부터 시작하여 만성 질환 관리를 위한 의료 전문가 훈련에서 확장 가능한 혁신에 기여할 수 있습니다.