引言：
传统的基于模拟的沟通培训仍然需要大量资源，并且难以扩展。虽然人工智能（AI），特别是大型语言模型，为医疗教育提供了有前景的解决方案，但目前还没有将基于AI的模拟培训整合到运营质量改进（QI）框架中的蓝图。本文提出了一种五阶段的方法论蓝图，并提供了评估证据，用于实施基于AI的模拟培训以提升过渡期护理沟通技巧。
方法：
我们开发了一个五阶段的方法论框架，将AI模拟与QI和教育原则相结合，该框架基于Donabedian模型。这些阶段包括：（1）使用Lawshe的方法进行内容验证；（2）应用认知负荷理论进行模拟开发；（3）通过专家共识评估选择平台；（4）包括结构基础和顺序部署的结构化实施；（5）使用统计过程控制进行结果测量。
结果：
在多个AI平台上的迭代测试表明，传统的反馈方法（倡导-调查法、加法-差分法）无法由AI系统可靠地执行。以评分标准为导向的微反馈被证明是AI辅助学习的最佳方式，它利用了AI在提供一致、结构化反馈方面的优势，同时克服了在复杂培训中的局限性。基于评分标准对记录的患者通话进行的临床结果将单独报告，以便更详细地分析沟通质量和培训效果，但这超出了本方法研究的范围。
结论：
这种五阶段的方法论蓝图为寻求实施成本效益高、可扩展的基于AI的沟通培训的医疗机构提供了一种方法。通过将模拟嵌入到QI基础设施中，机构可以系统地提升沟通技巧，同时保持教育的严谨性。这项工作通过展示AI如何作为传统引导式培训的可扩展替代方案，为模拟科学、远程医疗教育和QI做出了贡献。
