合成患者：利用多模态生成式AI模拟医学教育中的困难对话

问题：以患者为中心的有效沟通是医生的核心能力。然而，无论是经验丰富的医生还是医学受训者，都报告在引导关于护理目标或临终讨论等敏感话题的对话时信心不足。在引导困难对话方面提供专门培训所需的大量行政负担和资源，一直是医学教育中长期存在的问题。方法：在这项工作中，我们提出了一种新颖的教育工具，旨在通过使用多模态生成式人工智能（AI），以视频格式促进困难对话的交互式实时模拟。利用语言建模、计算机视觉和生成音频的最新进展，该工具创建了具有虚拟形象或“合成患者”的逼真交互场景。这些合成患者通过定制的视频聊天应用程序与用户在不同医疗阶段进行互动，为学习者提供与来自不同信仰体系、个性和种族背景的患者练习对话的机会。结果：虽然该平台的开发需要大量的前期人力投入，但它以最小的财务投入提供了高度逼真的模拟体验。对于医学受训者，该教育工具可以纳入项目中以模拟患者与医生的对话，并可整合到现有的姑息治疗课程中，以提供一个可扩展、高保真的模拟环境，用于掌握困难对话。下一步：未来的发展将探索通过与患者合作融入其病史和个性来增强这些接触的真实性，以及使用AI生成的评估在模拟后立即为学习者提供建设性反馈。