综述：医疗保健专业人员沟通技能培训的虚拟仿真工具：文献综述

这篇综述系统回顾了35篇文献，总结了24种用于医疗从业者（含学生）沟通技能训练的虚拟仿真工具（如SOPHIE、MPathic-VR等），重点分析了其技术特征（AI/VR）、学习自主性（79%支持自主学习）及交互方式（45%支持自然语言对话），指出当前工具在语言多样性（仅15%非英语）和高保真模拟（缺乏非语言交互）方面的局限性，为开发下一代融合人工智能（AI）和机器学习（ML）的高沉浸式训练系统提供了方向。

　　

背景
优质临床护理的核心在于有效的以患者为中心的沟通。研究表明，良好的医患沟通能显著提升治疗依从性、患者满意度，并降低住院成本。然而，约40%的医疗从业者存在沟通技能不足的问题。传统的标准化病人（SP）培训虽有效，但面临演员招募难、时空限制等挑战。虚拟仿真技术通过可定制、可重复的虚拟患者（VP），为突破这些瓶颈提供了新思路。

目标
本研究旨在系统评估当前用于医疗沟通训练的虚拟工具，聚焦其技术实现方式（如AI、VR）、交互设计（如自然语言对话）及训练效果，填补既往综述（如Battegazzorre 2020年综述）未涵盖近三年技术进展的空白。

方法
基于PRISMA框架，研究者检索了MEDLINE/PubMed和Web of Science数据库，筛选出35篇符合标准的文献。纳入标准包括：1）使用AI或虚拟仿真技术；2）针对医患沟通训练；3）具有明确教育目标。排除跨专业沟通或患者教育类工具。

结果

• 工具特征：24种工具中，62%仅支持英语训练，42%专注于病史采集场景（如UA-VP系统），42%训练通用沟通技能。79%采用人形虚拟患者，其中95%支持语音交互（如Shadow Health平台）。
• 技术亮点：45%的工具（如Mursion）允许自然语言对话，但仅8%（如ACORFORMed）涉及非语言行为识别。值得注意的是，SimCARE通过Unity引擎实现3D虚拟患者唇语同步，而MPathic-VR能捕捉用户手势以训练共情表达。
• 局限性：仅2项研究使用真实患者视频（如Bearman 2003年研究），但交互方式受限（预设选项或文本输入）。多数工具未详细描述底层技术架构。

讨论
虚拟仿真工具在提升训练可及性（79%支持自主学习）和场景多样性（如流感疫苗咨询模块）方面优势显著，但存在三大挑战：

1. 技术瓶颈：现有自然语言处理系统对复杂临床对话（如情绪化提问）的响应仍显生硬，且缺乏对微表情、语调等非语言信号的捕捉。
2. 评估缺口：仅37%的研究（如Real 2022年实验）采用标准化量表验证训练效果，多数依赖学习者主观反馈。
3. 应用壁垒：非英语工具的稀缺性（仅西班牙语、土耳其语各1例）限制了全球推广。

未来方向应聚焦三大创新：

• 多模态交互：整合语音识别（如Google Dialogflow）、情感计算和生物力学传感，提升心理逼真度（psychological fidelity）。
• 自适应学习：基于ML的实时反馈系统（如Kognito平台）可动态调整病例难度。
• 跨文化适配：开发支持本地化语言和诊疗习惯的模块化场景库。

总结
当前虚拟沟通训练工具呈现"技术多元但深度不足"的特点。尽管AI驱动的虚拟患者（如SOPHIE）已能模拟基础临床对话，但距离实现《柳叶刀》提出的"全息医疗培训"愿景仍有差距。后续研究需在技术验证（如RCT对照试验）和临床转化（如与电子病历系统对接）层面持续突破。