Automated Generation of High-Quality Medical Simulation Scenarios Through Integration of Semi-Structured Data and Large Language Models

要約

本研究では、医療シミュレーションシナリオの作成を自動化するために、半構造化データをOpenAIs ChatGPT3.5を中心とした大規模言語モデル（LLM）と統合することで、医療教育のための革新的なフレームワークを導入する。従来、このようなシナリオの作成は、多様な教育ニーズに対応するための柔軟性に乏しく、時間のかかるプロセスであった。提案されたアプローチでは、AIを活用し、特定の教育目的に合わせた詳細で臨床に関連したシナリオを効率的に作成する。この技術革新により、シナリオ開発に必要な時間とリソースが大幅に削減され、より多様なシミュレーションが可能になった。教育者と学習者からの予備的なフィードバックでは、学習意欲の向上と知識習得の改善が示されており、シミュレーションベースの学習におけるこのAI強化手法の有効性が確認されている。構造化データをLLMに統合することで、作成プロセスが効率化されるだけでなく、医療トレーニングに革命をもたらす可能性のある、拡張性のある動的なソリューションが提供される。

要約(オリジナル)

This study introduces a transformative framework for medical education by integrating semi-structured data with Large Language Models (LLMs), primarily OpenAIs ChatGPT3.5, to automate the creation of medical simulation scenarios. Traditionally, developing these scenarios was a time-intensive process with limited flexibility to meet diverse educational needs. The proposed approach utilizes AI to efficiently generate detailed, clinically relevant scenarios that are tailored to specific educational objectives. This innovation has significantly reduced the time and resources required for scenario development, allowing for a broader variety of simulations. Preliminary feedback from educators and learners has shown enhanced engagement and improved knowledge acquisition, confirming the effectiveness of this AI-enhanced methodology in simulation-based learning. The integration of structured data with LLMs not only streamlines the creation process but also offers a scalable, dynamic solution that could revolutionize medical training, highlighting the critical role of AI in advancing educational outcomes and patient care standards.

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