AI-сгенерированная обратная связь в социальных роботизированных виртуальных пациентах

Основной целью данного проекта является исследование того, будет ли система прямой обратной связи, встроенная в платформу социального роботизированного виртуального пациента (ВП) с искусственным интеллектом (ИИ), более эффективной в обучении медицинских студентов клиническому мышлению (КМ) и коммуникативным навыкам, чем та же платформа социального роботизированного ВП с ИИ, но без системы обратной связи?

Углубление знаний в данной области исследований способствует оптимизированному использованию новых технологий наряду с другими образовательными ресурсами для достижения значимых результатов обучения, включая супервизию и взаимодействие с пациентами. Краткосрочной и долгосрочной целью является улучшение среды медицинского образования для обеспечения лучшего медицинского обслуживания пациентов с ревматическими заболеваниями, при этом подход применим и к другим медицинским дисциплинам. Хотя эта образовательная активность все еще проходит доработки, она предоставляет студентам возможность тренироваться в безопасной и интерактивной среде.

Предпосылки:

В современном здравоохранении большинство услуг оказывается в амбулаторных клиниках и дневных стационарах, что также характерно для ревматологии. Однако значительная часть базового профессионального образования в сфере здравоохранения (БПОЗ) по-прежнему проходит в стационарных условиях, где обеспечение соответствия госпитализированных пациентов конкретным результатам обучения остается сложной задачей. Пациенты, требующие госпитализации, как правило, имеют длительные заболевания, часто с комплексными проявлениями болезни и осложнениями, а также с существенными сопутствующими медицинскими патологиями. Пандемия COVID-19 выявила дополнительные барьеры для взаимодействия студентов с преподавателями, пациентами и коллегами. Эта ситуация в сочетании с ранее предложенными альтернативными подходами к теоретической и практической подготовке в рамках БПОЗ подчеркивает острую необходимость в инновационных учебных активностях, которые способствуют значимому взаимодействию между студентами и клиническими случаями, представленными в учебных программах БПОЗ.

Виртуальные пациенты (ВП) — это интерактивные цифровые симуляции клинических сценариев, предназначенные для образовательных целей и реализуемые с помощью различных систем и подходов. Фундаментальным компонентом симуляций ВП является их интерактивный интерфейс, который позволяет пользователям взаимодействовать с пациентами различными способами: сбор анамнеза, проведение физикального обследования и реализация диагностических стратегий. Эти широкие возможности взаимодействия позволяют пользователям собирать необходимую информацию для постановки диагноза и определения соответствующих планов ведения своих ВП.

Ревматологическая клиника Каролинского университетского госпиталя на протяжении последних 15 лет дополняет клинические практики для студентов-медиков, чтобы обеспечить их взаимодействие с репрезентативными пациентами, путем внедрения случаев ВП с использованием компьютерного программного обеспечения, такого как ReumaCase и симулятор Virtual Interactive Case (VIC). Эти платформы представляют собой примеры полулинейных систем ВП, позволяющих пользователям свободно перемещаться между предопределенными точками начального обращения пациента и заключительными диагностическими и лечебными решениями. Исследования в области БПОЗ привели к появлению новых подходов к обучению, включая оптимизированные стратегии внедрения ВП и рекомендации по развитию навыков клинического мышления (КМ) через практику с ВП. Хотя студенты БПОЗ признают ВП ценными образовательными инструментами для тренировки КМ, они отмечают, что этим симуляциям не хватает сложности и интерактивности реальных встреч с пациентами.

Хотя навыки КМ важны в медицинском образовании, некоторые утверждают, что эмпатия является одним из важнейших навыков медицинских работников, занимающихся уходом за пациентами. Было показано, что эмпатические навыки медицинских работников связаны с лучшими результатами лечения пациентов и снижают риск госпитализации. В базовом медицинском образовании эмпатическое поведение обычно тренируется с помощью ролевых игр со студентами, актерами или преподавателями, изображающими стандартизированных пациентов, которые представляют собой типичные клинические случаи из учебников. Однако стандартизированные пациенты могут быть дорогостоящим вариантом, а аспекты доступности иногда могут препятствовать практике эмпатического поведения. Альтернативой этому могут стать ВП, которые позволяют осуществлять более аутентичные и интерактивные формы коммуникации.

Последние технологические достижения представили усовершенствованные интерактивные методы взаимодействия между пользователями и ВП, особенно благодаря искусственному интеллекту (ИИ) и социальной робототехнике. Исследователи разработали новую платформу, получившую название Social AI-enhanced Robotic Interface (SARI), которая сочетает социального робота Furhat с большой языковой моделью (LLM) Chat-Generative Pretrained Transformer (Chat-GPT). Эта новая платформа была внедрена для студентов-медиков в ревматологической клинике Каролинского университетского госпиталя, чтобы дополнить их обучение во время клинических практик наряду с традиционными встречами с ВП на компьютерной основе (VIC). Первоначальные результаты позволяют предположить, что студенты считают, что SARI предлагает более аутентичный и интерактивный опыт работы с ВП в развитии навыков КМ по сравнению с традиционной компьютерной платформой.

Этот проект направлен на оценку эффективности SARI как платформы ВП для студентов-медиков, сравнивая, усиливает ли SARI в сочетании с интегрированной системой прямой обратной связи, генерируемой ИИ, клинические показатели при сборе анамнеза.

До этого исследования исследователи разработали в общей сложности десять случаев ВП, которые были внедрены и в настоящее время используются для клинических практик в отделении ревматологии Каролинского университетского госпиталя. Половина этих случаев была разработана на компьютерной платформе VIC, а половина — на платформе социального робота с ИИ SARI. Случаи ВП на обеих платформах были разработаны в соответствии с отдельными рекомендациями по разработке платформ ВП и постоянно оцениваются студентами-медиками посредством прямой (устная обратная связь и оценочные формы) и косвенной (из анализа исследовательских данных) обратной связи.

Все случаи ВП теперь являются частью образовательной активности «Виртуальная амбулаторная клиника», которая служит дополнением к клиническим практикам в ревматологии. В рамках этой активности все студенты-медики шестого семестра Каролинского института участвуют в течение полутора рабочих дней во время недельной практики по ревматологии. «Виртуальная амбулаторная клиника» проводится в клинике с весны 2024 года, принимая примерно 150 студентов каждый семестр в течение шести недель. В этой образовательной активности все студенты выполняют все уникальные случаи ВП и участвуют в последующих семинарах с консультантами-ревматологами после каждого случая для обсуждения вопросов, касающихся содержания случая и представленных ревматических состояний. В начале активности всех студентов просят принять участие в исследовательском проекте, оценивая случаи ВП для дальнейшего улучшения и изучения их дополнительной ценности с использованием валидированных индексов для разработки платформ ВП. Согласившись на участие и подписав форму информированного согласия, взаимодействие каждого студента с SARI сохраняется как аудиофайл и транскрибируется в реальном времени. На сегодняшний день примерно 400 студентов взаимодействовали с пятью случаями ВП в SARI, что привело почти к 2000 уникальных взаимодействий с ВП.

Исследователи провели первоначальную оценку SARI и сравнили ее эффективность в воспринимаемом студентами-медиками приобретении навыков КМ по сравнению с VIC, используя смешанную количественную и качественную методологию в 2023 году. Были включены пятнадцать студентов-медиков, которые выполнили один и тот же случай ВП как в SARI, так и в VIC. Воспринимаемый студентами опыт работы с ВП с акцентом на тренировку КМ оценивался с использованием ранее валидированного индекса для разработки платформ ВП [23]. Кроме того, были проведены углубленные интервью с 8 студентами-медиками. Эта первоначальная оценка показала значительные преимущества в пользу SARI по темам аутентичности, а также обучающего эффекта встречи с ВП согласно предопределенным темам в опроснике оценки ВП. Наряду с анализом этих предопределенных тем был проведен тематический анализ данных углубленных интервью, который выявил четыре темы. Студенты восприняли SARI как превосходящий VIC в тренировке КМ, коммуникативных и эмоциональных навыков.

Весной 2024 года в общей сложности 23 студента из «Виртуальной амбулаторной клиники» приняли участие в углубленных интервью в рамках продолжающегося проекта, посвященного их восприятию дополнительной ценности SARI и VIC в отношении приобретения навыков КМ. Для этого исследования исследователи создали по 4 дополнительных случая ВП на каждой платформе. Кроме того, все студенты участвовали в семинарах после завершения каждого случая, чтобы имитировать супервизию во время реальных встреч с пациентами. Тематический анализ полностью расшифрованных интервью дал схожие результаты: студенты сочли SARI более аутентичным и вовлекающим по сравнению с VIC и отметили, что SARI обеспечивает высокоинтерактивные возможности коммуникации и может выражать эмоции, что в совокупности предлагает реалистичный опыт. SARI в большей степени, чем VIC, способствовал активному обучению, генерации гипотез и адаптивному мышлению, позволяя студентам формулировать свои собственные вопросы вместо выбора между предопределенными вариантами для сбора анамнеза.

Перед взаимодействием с ВП студенты проходят структурированное обучение сбору анамнеза, охватывающее как общие аспекты (применимые ко всем медицинским специальностям), так и специфические для ревматологии компоненты. Эта подготовительная тренировка гарантирует, что студенты обладают базовыми знаниями перед началом работы со случаями ВП.

Студенты обычно работают в парах или небольших группах по три человека во время взаимодействия с ВП, причем один студент берет на себя ведущую роль в каждой встрече с пациентом. Такой совместный подход соответствует данным, подтверждающим эффективность взаимного обучения в тренировке клинического мышления на основе ВП. Ведущий студент проводит основное взаимодействие с ВП, в то время как другие члены группы наблюдают и могут участвовать в последующем обсуждении и формулировке диагноза.

Социальный роботизированный интерфейс с ИИ (SARI):

SARI представляет собой новую модальность ВП, которая интегрирует социальную робототехнику с искусственным интеллектом на основе больших языковых моделей (LLM). Платформа сочетает социального робота Furhat (разработанного в Королевском технологическом институте KTH, Стокгольм) с языковыми моделями GPT-4o-mini от OpenAI.

Робот Furhat состоит из физической роботизированной головы, установленной на стойке, с анимированным лицом, проецируемым сзади, которое отображает мимику и движения губ, синхронизированные с речью. Робот включает в себя микрофонную решетку для распознавания речи и динамики для аудиовыхода. Физическое присутствие робота в комнате создает то, что исследователи называют «ситуационным взаимодействием», при котором робот занимает реальное физическое пространство, а не существует исключительно как интерфейс на экране.

Система диалога ВП работает по следующему техническому процессу:

1. Распознавание речи: Речь студента захватывается микрофонной решеткой робота и преобразуется в текст с использованием технологии автоматического распознавания речи (ASR).

2. Обработка диалога: Расшифрованный ввод студента объединяется с:

   • Подробным описанием случая пациента (включая анамнез, симптомы, данные обследования и личностные характеристики)
   • Последними 10 репликами диалога (для сохранения контекста разговора при избегании чрезмерного использования токенов)
   • Системными инструкциями, которые побуждают LLM отвечать с точки зрения пациента, а не как общего помощника
3. Генерация ответа: LLM генерирует контекстуально уместные ответы на основе случая пациента и истории разговора.
4. Моделирование эмоций: В определенных ключевых точках во время разговора LLM также генерирует инструкции для соответствующей мимики (например, озабоченность, облегчение, тревога, замешательство) на основе контекста разговора. Система выбирает из предопределенного набора выражений, доступных в программном обеспечении Furhat.
5. Синтез речи: Сгенерированные текстовые ответы преобразуются в естественно звучащую речь с использованием технологии преобразования текста в речь (TTS), при этом анимированное лицо отображает синхронизированные движения губ и выбранное эмоциональное выражение.
6. Транскрибирование: Весь диалог автоматически транскрибируется в реальном времени и сохраняется безопасно для последующей генерации обратной связи и исследовательского анализа.

Каждый случай ВП следует установленным принципам разработки ВП, включая:

• Четкие учебные цели, соответствующие требованиям учебной программы
• Реалистичные представления пациентов, основанные на типичных клинических сценариях
• Соответствующий уровень сложности для студентов-медиков шестого семестра
• Интеграция как распространенных состояний, так и диагностически сложных проявлений
• Включение соответствующих психосоциальных факторов и проблем пациента

Все случаи ВП представлены на английском языке для размещения иностранных студентов по обмену, участвующих в программе. Стандартные панели лабораторных тестов с результатами, специфичными для случая, предоставляются вместе с каждым случаем.

Случаи ВП представляют различные ревматологические состояния, включая воспалительные артриты, заболевания соединительной ткани и опорно-двигательные расстройства. Каждый случай требует от студентов проведения комплексного сбора анамнеза, включая характеристику симптомов, оценку функционального состояния, лекарственный анамнез и соответствующий обзор систем.

Система обратной связи, используемая в качестве вмешательства в этом исследовании, применяет сложный двухэтапный алгоритм, разработанный итеративно в сотрудничестве с консультантами-ревматологами:

Этап 1: Модель оценки

Первый этап анализирует полную расшифровку диалога студент-ВП с использованием предопределенной оценочной рубрики. Эта рубрика оценивает несколько аспектов клинической деятельности:

Коммуникативные навыки:

• Надлежащее начало консультации
• Установление контакта с пациентом
• Использование понятного языка без жаргона
• Демонстрация активного слушания
• Проявление эмпатии и учет проблем пациента
• Надлежащее завершение консультации

Общий сбор анамнеза:

• Изучение прошлого медицинского анамнеза
• Текущие лекарства и аллергии
• Семейный анамнез соответствующих состояний
• Социальный анамнез (профессия, условия жизни, системы поддержки)
• Факторы образа жизни (курение, алкоголь, физическая активность)
• Обзор систем

Специфический для ревматологии сбор анамнеза:

• Систематическая оценка симптомов со стороны суставов
• Характеристика боли (начало, локализация, продолжительность, характер, иррадиация, отягчающие/облегчающие факторы)
• Оценка функционального воздействия (повседневная активность, трудоспособность)
• Продолжительность и характер утренней скованности
• Внесуставные проявления
• Распознавание паттернов воспалительных и механических симптомов

Компоненты клинического мышления:

• Системный подход к сбору информации
• Распознавание паттернов симптомов и их клинической значимости
• Соответствующая широта рассмотрения дифференциального диагноза
• Логическая последовательность в сборе анамнеза

Модель оценки использует LLM для оценки каждого диалога по этой рубрике, генерируя структурированные оценки сильных сторон и областей для улучшения по этим доменам.

Этап 2: Генерация обратной связи

Второй этап преобразует структурированную оценку из Этапа 1 в читаемую, конструктивную письменную обратную связь. Генерация обратной связи использует тщательно разработанные промпты, которые инструктируют LLM:

• Представлять обратную связь в поддерживающем, образовательном тоне
• Предоставлять конкретные примеры из диалога студента
• Признавать сильные стороны перед обсуждением областей для улучшения
• Предлагать конкретные предложения по улучшению
• Фокусироваться на обучении, а не на оценке

Содержание и объем обратной связи Студенты получают примерно одну страницу (300-500 слов) структурированной письменной обратной связи сразу после каждой из пяти назначенных встреч с ВП. Обратная связь фокусируется конкретно на навыках сбора анамнеза и не затрагивает точность диагноза или лечебные решения, так как эти аспекты рассматриваются на последующих семинарах с консультантами-ревматологами.

Контрольная группа выполняет идентичные случаи ВП, используя ту же платформу SARI, но не получает обратную связь, сгенерированную ИИ. Однако обе группы получают эквивалентное воздействие технологии социального роботизированного ВП, участвуют в идентичных семинарах по конкретным случаям после завершения случая с консультантами-ревматологами и имеют доступ к расшифровкам диалогов для самостоятельного обзора. Единственное систематическое различие — наличие или отсутствие обратной связи, сгенерированной ИИ.

Оценка проводится с использованием структуры объективного структурированного клинического экзамена (ОСКЭ) со стандартизированными пациентами (СП) после взаимодействия со всеми доступными ВП в SARI. СП получают письменную информацию о случае, описывающую представление пациента, историю симптомов и соответствующий фон. СП также проходят обучение последовательным ответам на распространенные форматы вопросов и получают инструкции по соответствующим эмоциональным реакциям, невербальной коммуникации и реагированию на неожиданные вопросы.

Рубрика ОСКЭ, использованная в этом исследовании, была разработана совместно с опытными консультантами-ревматологами на основе рамок Доверяемой профессиональной деятельности (EPA), специфичных для компетенций сбора анамнеза. Рубрика прошла пилотное тестирование и доработку для обеспечения надежности между оценщиками.

Оценка охватывает пять отдельных доменов с указанным распределением баллов (всего 10 баллов):

• Коммуникация в начале консультации (0-3 балла): 30% от общего балла
• Общий сбор анамнеза (0-3.5 балла): 35% от общего балла
• Целенаправленный сбор анамнеза (0-1.5 балла): 15% от общего балла
• Диагностическое и лечебное обоснование (0-1 балл): 10% от общего балла
• Коммуникация в конце консультации (0-1 балл): 10% от общего балла

Балл в 6 очков соответствует проходному баллу на экзамене по ОСКЭ. Однако студенты информируются, что это исследование не имело экзаменационных целей и никак не влияло на их оценки.

Два консультанта-ревматолога провели все оценки ОСКЭ, не зная о распределении в группу вмешательства или контроля. Оценщикам предоставлялась только оценочная рубрика, и они не знали, какие студенты получали обратную связь, сгенерированную ИИ. Это ослепление поддерживалось на протяжении всего периода сбора данных.