扩展现实技术在医疗模拟中的应用现状、挑战与未来发展方向

《Nurse Educator》：Extended Reality in Health Care Simulation: Current State, Challenges, and Future Directions

本研究针对扩展现实(XR)技术在医疗教育应用中存在的认知负荷管理、标准不统一及成本效益等问题，来自多领域的研究人员通过系统分析当前XR技术在医疗模拟中的整合现状，提出了优化XR应用的关键策略。研究结果强调了沉浸式学习对医护技能提升的显著价值，并为未来XR技术在健康护理教育中的标准化、可及性发展提供了重要指导。

　　

扩展现实(Extended Reality, XR)技术正日益融入医疗保健模拟领域。XR能够提供沉浸式、互动式及多感官的学习体验，有效促进技能获取、知识保留和跨专业协作能力的提升。

背景：尽管XR技术受到广泛关注，但教育工作者仍需应对诸多挑战，包括认知负荷管理、标准不一致、可及性障碍以及成本效益等问题，以充分发挥XR的潜力。

研究方法：作者通过技术综述整合现有证据，并借助专家讨论深入探讨XR技术的当前应用状态、面临挑战及未来发展方向。

研究成果：本研究提出的建议强调了XR整合的最佳实践，包括模式选择指导、课程对齐策略、减轻认知负荷的方法以及未来趋势分析。

结论：XR技术通过支持沉浸式、可扩展且以学习者为中心的体验，具有显著提升护理及医疗保健教育质量的潜力。XR的未来发展取决于提升真实性、可用性和整合度的战略措施，重点包括直观设计、自适应人工智能(Artificial Intelligence, AI)、先进触觉技术、成本优化以及可及性改进等方向。

简明总结：扩展现实(XR)技术在医疗教育中的广泛应用创造了提升技能与知识保留的沉浸式学习环境。当前需要应对认知负荷管控、标准统一、可及性与成本效益等挑战。本综述通过整合证据与专家观点，提出XR整合的最佳实践方案，包括模式选择、课程适配及认知负荷优化等关键策略。XR技术的成功应用依赖于真实性、易用性和整合度的持续提升，需重点关注直观设计、AI技术、触觉反馈、成本控制与可及性增强等核心领域。

（注：文本为机器生成，可能存在不准确之处。）