Twelve tips: Using generative AI to create and optimize content for virtual patient simulations
Notice bibliographique
Résumé
Generative Artificial Intelligence (GenAI) is increasingly being used in medical education, including the creation of content for clinical virtual patient simulation (VPS). We share practical insights drawn from our experience as medical educators, designed to help other educators integrate GenAI tools such as ChatGPT, Gemini, or Claude. We provide 12 practical tips that illustrate how GenAI can be used for the creation of content for VPS to streamline case development and increase realism for our learners. GenAI saves resources of time and expense by streamlining case creation, including creating patient images, clinical reports, and assessment questions. Clinical content experts can now concentrate on defining the case focus and on final-stage review, improving efficiency. It simplifies the development of effective scoring rubrics and meaningful formative feedback, enhancing learner engagement and clinical reasoning. By reducing the time needed to create VPS content, GenAI can allow educators to focus more on educational objectives and feedback to programs and learners. While GenAI is new and has limitations, these are likely to be addressed in the near future. As GenAI evolves, it will continue to transform VPS through improved realism, streamlined case creation, and more informative feedback, further supporting its role in medical education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».