基于生成式AI的2型糖尿病诊断沟通模拟（DIALOGUE-DM2） (DIALOGUE-DM2)

本研究基于2024年发表的一项先导试验，该试验证明了使用生成式人工智能（AI）培训医学生进行诊断沟通的可行性。当前试验通过随机、盲法、对照设计和更大的样本量扩展了这项工作。

设计：

本研究是在墨西哥国立自治大学伊斯塔卡拉高等研究学院（FES Iztacala）进行的一项随机、盲法、平行组、对照试验。共招募120名医学生，按1:1比例随机分配至干预组（基于AI的模拟培训）或对照组（使用标准化患者和教师反馈的传统培训）。

干预：

• 干预组：学生与DIALOGUE-DM2平台互动，该平台提供生成式AI驱动的模拟患者。他们完成多个诊断告知场景，并根据标准化沟通评分标准获得即时反馈。
• 对照组：学生接受标准培训，包括讲座以及有同伴角色扮演和教师指导反馈的监督实践。

评估：

• 前测：所有学生在干预前完成一个标准化患者场景，由教师和AI进行评估。
• 培训阶段：参与者完成指定的培训（AI vs. 标准）。
• 后测：学生完成一个标准化诊断告知场景。独立教师评估员（对分组不知情）和AI平台对表现进行评分。

结局指标：

• 主要结局：从前测到后测的诊断沟通表现评分变化，通过验证的评分标准（卡拉马祖框架，MRS）测量。
• 次要结局：
• 学生沟通自信度的自我评估。
• 特定领域的改进（信息传达、共情、风险解释、共享决策）。
• 人类评估员与AI评分之间的一致性。

伦理与监督：

本研究已获得墨西哥国立自治大学伊斯塔卡拉高等研究学院研究伦理委员会审查和批准（批准号CE/FESI/042025/1915）。由于干预是教育性和非侵入性的，风险最小。

意义：

这是墨西哥首个评估基于生成式AI的诊断沟通模拟的随机对照试验。结果将为将AI驱动的培训工具整合到医学教育课程提供信息，并可能从2型糖尿病开始，为医疗专业人员慢性病管理培训的可扩展创新做出贡献。