人工智能在医疗模拟评估中的整合：是辅助工具还是替代方案？

《Advances in Simulation》：AI integration in healthcare simulation debriefing: support or substitute?

　　

摘要

总结讨论被广泛认为是医疗模拟学习中的核心机制，它使学习者能够反思临床行为、决策过程以及团队协作。然而，高质量的总结讨论需要大量资源，且依赖于主持者的专业能力。同时，随着现代模拟活动产生的数据复杂性和数量的增加，这一过程面临越来越大的挑战。人工智能（AI）为总结讨论提供了新的可能性，例如通过分析表现数据、构建反思性对话以及支持学习环境来提升其效果。本文探讨了AI在总结讨论中的新兴作用。基于现有文献，我们描述了四种被整合到总结讨论实践中的AI模式：基于指标的AI辅导系统、大型语言模型辅助的总结讨论工具、对话式聊天机器人以及混合式集成AI系统。对于每种模式，我们分析了其工作原理、当前应用情况以及对总结讨论的贡献和局限性。以这四种模式为基础，我们为考虑在自身实践中整合AI工具的模拟实践者提供了实用指导，包括与教师AI素养、教育目标一致性、管理机制和实施相关的注意事项。尽管实证证据仍在不断积累中，但AI驱动的方法为支持主持者的反思性实践提供了新的途径。当AI得到深思熟虑的运用并配备适当的人类监督时，将其整合到总结讨论中预示着医疗模拟领域反思性学习新时代的到来。