Porównanie odgrywania ról AI i odgrywanie ról w zakresie świadomej zgody w endoskopii: randomizowane badanie kontrolne

Tło i uzasadnienie sztucznej inteligencji (AI), szczególnie dużych modeli językowych (LLM), niedawno umożliwiły opracowanie interaktywnych, dostosowywanych symulacji wirtualnych pacjentów, które wspierają uczenie się eksperymentalne w komunikacji opieki zdrowotnej. Te platformy oparte na AI mogą symulować realistyczne spotkania pacjentów, zawierające zmienne dane demograficzne, stany emocjonalne i złożoność kliniczną. Oferują również skalowalny dostęp do zindywidualizowanej informacji zwrotnej i powtarzającej się praktyki, obchodząc logistyczne ograniczenia tradycyjnych symulacji rówieśników lub aktorów. Wstępne badania sugerują, że stażyści postrzegają te narzędzia jako wysokie w realizm i wartość edukacyjną; Pozostaje jednak brak dowodów empirycznych bezpośrednio porównujących skuteczność edukacyjną generatywnych symulacji opartych na AI do ustalonych podejść pedagogicznych. Jest to szczególnie istotne w nauczaniu złożonych zadań komunikacyjnych, takich jak uzyskanie świadomej zgody na interakcję endoskopii żołądkowo-jelitowej, która wymaga jasności, empatii i szczegółowego wyjaśnienia ryzyka proceduralnego, korzyści i alternatyw.

Badanie CEL Głównym celem tego badania jest porównanie skuteczności odgrywania ról opartych na AI i tradycyjnej roli rówieśniczej w szkoleniach opieki zdrowotnej w celu uzyskania świadomej zgody na procedury endoskopowe. W szczególności badanie oceni różnice w zdolności stażysty do uzyskiwania świadomych umiejętności komunikacyjnych w uzyskiwaniu świadomej zgody i zgłaszanej przez siebie zaufania (własnej skuteczności) po szkoleniu opartym na symulacji przy użyciu randomizowanego projektu kontrolowanego badania (RCT).

Projekt badania metod Jest to jednoliczona, randomizowana grupa kontrolna w grupie równoległej. W sumie rekrutowano 40 stażystów medycznych. Uczestnicy będą losowo losowo w stosunku 1: 1 do grupy interwencyjnej (generatywna gra oparta na AI) lub grupie kontrolnej (tradycyjna gra rówieśnicza). Randomizacja zostanie przeprowadzona przy użyciu sekwencji generowanej komputerowo, z przypisaniami grupowymi umieszczonymi w zapieczętowanych kopertach rozłożonych przez niezależnego członka zespołu badawczego. Ze względu na charakter interwencji, oślepianie uczestników nie jest możliwe; Jednak asesorzy wyników zostaną zaślepieni na przydział grup.

Uczestnicy będą obejmować stażystów medycznych zapisanych do programu szkolenia medycznego University of Toronto. Kryteria wykluczenia obejmują wcześniejsze doświadczenie w uzyskaniu świadomej zgody na endoskopię 25 lub więcej razy w warunkach klinicznych lub symulowanych.

Ocena wyjściowa Wszyscy uczestnicy wypełnią podstawowy kwestionariusz zbierający dane demograficzne, własną skuteczność w uzyskaniu świadomej zgody i postaw wobec AI w zakresie edukacji opieki zdrowotnej.

Uczestnicy interwencji edukacyjnej najpierw wezmą udział w znormalizowanym 20-minutowym wykładzie dydaktycznym na temat zasad i elementów świadomej zgody w endoskopii przewodu pokarmowego. Sesja obejmie istotne tematy, takie jak cel i ryzyko górnej i dolnej endoskopii, alternatywne opcje diagnostyczne, rozwiązywanie problemów pacjentów i rozważania etyczne-prawne. Wykład ten ma na celu zapewnienie jednolitej bazy wiedzy przed sesjami treningowymi opartymi na symulacji.

Szkolenie oparte na symulacji

Uczestnicy będą następnie zaangażować się w 30 minut praktyki opartej na symulacji, stosując przypisaną metodę:

• Grupa kontrolna - Raol Role: Uczestnicy będą sparowani z innymi stażystami i naprzemienni role lekarza i pacjentów. Korzystając ze znormalizowanych podpowiedzi przypadków, stażyści przeprowadzą dyskusje o świadomej zgodie. Po każdej interakcji uczestnik roli pacjenta zapewni opinie równorzędne w oparciu o dostarczoną listę kontrolną.
• Grupa interwencyjna - Generatywny odgrywanie ról AI: Uczestnicy będą wchodzić w interakcje indywidualnie z wirtualnym interfejsem pacjenta napędzanym przez AI. Symulacja poprowadzi dynamiczną rozmowę świadomą zgody, w której pacjent AI reaguje w czasie rzeczywistym na wkład stażysty. Platforma jest zaprogramowana do naśladowania realistycznych osobowości pacjentów i zapewnia zautomatyzowane, zindywidualizowane informacje zwrotne po każdym scenariuszu, koncentrując się na kompletności treści, tonie, empatii i jasności.

Scenariusze odgrywania ról zastosowane w obu grupach będą dopasowane do treści, w tym kontekst kliniczny (tj. Świadomą zgodę na połączoną górną endoskopię i kolonoskopię), odpowiednią historię pacjenta i te same wymagane zadania komunikacyjne. Ten projekt ma na celu zapewnienie różnic w wynikach można przypisać trybie dostawy, a nie różnice w złożoności przypadków.

Ocena po interwencji po sesjach symulacyjnych wszyscy uczestnicy ukończą znormalizowany test po teście obejmujący symulowane spotkanie pacjenta. W tej ocenie stażyści muszą uzyskać świadomą zgodę na połączoną górną endoskopię i kolonoskopię od znormalizowanego pacjenta (SP, tj. Aktora) po spójnej, skryptowej osobowości pacjenta. SP zostanie przeszkolony w zakresie udzielania spójnych odpowiedzi między uczestnikami.

Wszystkie interakcje zostaną zarejestrowane wideo do celów oceny, zapewniając, że identyfikacja rysów twarzy nie zostanie przechwycona w celu zachowania anonimowości. Asesorzy będą zaślepieni przydziału grup.

Ankieta uzupełniająca bezpośrednio po teście uczestnicy zakończą ankietę uzupełniającą oceną własnej skuteczności w celu uzyskania świadomej zgody. Grupa interwencyjna wypełni również kwestionariusz informacji zwrotnej oceniający użyteczność, postrzeganą wartość edukacyjną i akceptowalność platformy opartej na AI.

Wyniki

• Główne wyniki:

  • Zdolność do uzyskania świadomej zgody podczas testu SP, oceniona za pomocą ustrukturyzowanej listy kontrolnej (asesorzy zaślepieni na przydział grupy)
  • Wydajność komunikacji podczas testu SP, oceniona przy użyciu ustrukturyzowanej globalnej skali oceny (asesorzy zaślepieni na przydział grupowy)

• Wtórne wyniki:

  o Zmiana własnej skuteczności w uzyskiwaniu świadomej zgody (wyniki ankiety przed interwencją).

• Inne wyniki (tylko grupa interwencyjna); o Postrzeganie przez stażysty symulacji opartej na AI (tylko grupa interwencyjna), w tym realizm, użyteczność i satysfakcja.

Analiza statystyczna Dane ilościowe zostaną przeanalizowane przy użyciu standardowych metod statystycznych. Różnice między grupami w wynikach wydajności świadomej zgody i wynikach komunikacji zostaną ocenione przy użyciu niezależnych próbek t lub testów U Manna-Whitneya, w zależności od rozkładu danych. ANOVA o mieszanym designie (powtarzane pomiary) zostanie wykorzystana do oceny zmian przed własnością i do przetestowania efektów interakcji między czasem a grupą (AI vs. równorzędna gra). Dane jakościowe z otwartych odpowiedzi ankietowych zostaną przeanalizowane przy użyciu analizy tematycznej zgodnie z podejściem kodowania indukcyjnego.