Web-Based AI-Driven Virtual Patient Simulator Versus Actor-Based Simulation for Teaching Consultation Skills: Multicenter Randomized Crossover Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a need to increase health care professional training capacity to meet global needs by 2030. Effective communication is essential for delivering safe and effective patient care. Artificial intelligence (AI) technologies may provide a solution. However, evidence for high-fidelity virtual patient simulators using unrestricted 2-way verbal conversation for communication skills training is lacking. Objective: This study aims to compare a fully automated AI-driven voice recognition-based virtual patient simulator with traditional actor-based consultation skills simulated training in undergraduate medical students for differences in developing self-rated communication skills, student satisfaction scores, and direct cost comparison. Methods: Using an open-label randomized crossover design, a single web-based AI-driven communication skills training session (AI-CST) was compared with a single face-to-face actor-based consultation skills training session (AB-CST) in undergraduates at 2 UK medical schools. Offline total cohort recruitment was used, with an opt-out option. Pre-post intervention surveys using 10-point linear scales were used to derive outcomes. The primary outcome was the difference in self-reported attainment of communication skills between interventions. Secondary outcomes were differences in student satisfaction and the cost comparison of delivering both interventions. Results: Of 396 students, 378 (95%) completed at least 1 survey. Both modalities significantly increased self-reported communication skills attainment (AI-CST: mean difference 1.14, 95% CI 0.97-1.32 points; AB-CST: mean difference 1.50, 95% CI 1.35-1.66 points; both P<.001). Attainment increase was lower for AI-CST than AB-CST (by mean difference 0.36, 95% CI -0.60 to -0.13 points; P=.04). Overall satisfaction was lower for AI-CST than AB-CST (8.09 vs 9.21; mean difference -1.13, 95% CI -1.33 to -0.92 for AI-CST vs AB-CST; P<.001). The estimated costs of AI-CST and AB-CST were £33.48 (US $42.22) and £61.75 (US $77.87) per student, respectively. Conclusions: AI-CST and AB-CST were both effective at improving self-reported communication skills attainment, but AI-CST was slightly inferior to AB-CST. Student satisfaction was significantly greater for AB-CST. Costs of AI-CST were substantially lower than AB-CST. AI-CST may provide a cost-effective opportunity to build training capacity for health care professionals.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».