LLM w edukacji urodynamicznej

Badania urodynamiczne, w tym cystometria, badania przepływowo-ciśnieniowe i elektromiografia, stanowią złoty standard obiektywnej oceny dysfunkcji dolnych dróg moczowych. Pomimo ich znaczenia klinicznego, interpretacja urodynamiczna wymaga zaawansowanych umiejętności analitycznych, w tym jednoczesnej oceny ciśnienia pęcherzowego, brzusznego i wypieracza, rozpoznawania artefaktów technicznych oraz stosowania ustalonych nomogramów. W konsekwencji opanowanie interpretacji urodynamicznej podczas szkolenia rezydenckiego w urologii pozostaje trudne i w dużym stopniu zależy od zmiennej ekspozycji na przypadki oraz dostępności kadry akademickiej.

To prospektywne, jednoośrodkowe badanie edukacyjne ma na celu ocenę skuteczności dużego modelu językowego (LLM) skonfigurowanego jako interaktywny tutor edukacyjny w poprawie umiejętności interpretacji urodynamicznej i krzywej uczenia się rezydentów urologii. Badanie ma na celu ustalenie, czy ustrukturyzowane, wspomagane sztuczną inteligencją mentorstwo może stanowić standaryzowaną i skalowalną alternatywę dla tradycyjnego szkolenia opartego na praktyce.

Uprawnieni uczestnicy obejmują rezydentów urologii bez wcześniejszego formalnego certyfikatu kursu urodynamicznego. Interwencja edukacyjna wykorzystuje starannie dobraną bibliotekę 45 w pełni anonimowych zapisów urodynamicznych wykonanych zgodnie ze standardami Międzynarodowego Towarzystwa Kontynencji. Te przypadki reprezentują zrównoważone spektrum prawidłowych wyników i typowych rozpoznań urodynamicznych, w tym przeszkody podpęcherzowej, nadreaktywności wypieracza oraz zmniejszonej podatności pęcherza. Wszystkie przypadki są weryfikowane przez doświadczonych urologów przed włączeniem.

Protokół szkolenia składa się z kolejnych faz: oceny wyjściowej (pretest), ustrukturyzowanej instrukcji teoretycznej dostarczanej za pośrednictwem interfejsu tutoringowego opartego na LLM, nadzorowanej analizy przypadków z rozpoznawaniem artefaktów, interaktywnej mentorskiej interpretacji, oceny pośredniej (środkowy test), wzmocnienia poprzez niezależną interpretację, a następnie omówienia pod kierunkiem AI oraz końcowej oceny po teście. Trudność przypadków w różnych fazach oceny jest zrównoważona przy użyciu podejścia stratyfikowanej randomizacji, aby zapewnić równoważną złożoność techniczną.

Wydajność uczestników jest oceniana przy użyciu wstępnie zdefiniowanego 16-punktowego obiektywnego systemu punktacji oceniającego ważność techniczną, interpretację parametrów liczbowych i syntezę diagnostyczną. Wszystkie oceny są niezależnie recenzowane przez dwóch zaślepionych urologów, z rozstrzygnięciem przez trzeciego eksperta w przypadku rozbieżności. Zmiany w dokładności interpretacji w czasie są wykorzystywane do ilościowego określenia krzywej uczenia się związanej z edukacją wspomaganą przez LLM.

Wszystkie dane urodynamiczne są w pełni anonimizowane przed użyciem i żadne informacje umożliwiające identyfikację pacjenta nie są udostępniane. Udział jest dobrowolny, a od wszystkich rezydentów uzyskiwana jest pisemna świadoma zgoda. Badanie jest przeprowadzane zgodnie z instytucjonalnymi standardami etycznymi i ma na celu dostarczenie dowodów na rolę dużych modeli językowych jako interaktywnych tutorów w zaawansowanej edukacji medycznej.