基于人工智能的医患沟通共情语言教学与评价系统的开发与应用研究

• Published in: 中国全科医学 Vol. 27; no. 34; pp. 4315 - 4321
• Main Authors: 邵建文, 刘欢, 张玥, 郑爱明, 陈松宇, 王锦帆
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 211166 江苏省南京市,南京医科大学医患沟通研究中心%100730 北京市,北京协和医学院人文和社会科学学院%210014 江苏省南京市,江苏布洛氪链数据科技有限公司 05.12.2024
• Subjects: Teaching evaluation; Doctor-patient communication; 共情语言; 人工智能; 教学评价; Empathy; 医患沟通; Artificial intelligence
• ISSN: 1007-9572
• DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0544

R-05; 背景 新医科建设背景下,教育部鼓励信息技术与医学教育深度融合,培养一流医学人才服务健康中国建设,目前医患沟通共情能力教学多以模拟沟通、小组讨论形式为主,依托人工智能技术开展教学较少.目的 探索构建可以用于课程教学的医患沟通共情语言教学与评价系统,为今后医患沟通共情教学提供新的方向;开展教学应用,提高医学生、医生沟通共情语言表达能力,并收集反馈用于系统的优化改善.方法 2021 年 9 月—2022 年 2 月课题组基于讯飞语音识别技术和共情语义识别算法,应用课题组研制的 10 个医患沟通典型案例、示范共情语言、共情语言语义库、共情语言技能及其整体评分标准等进行系统"医患沟通共情语言虚拟仿真教学与评价系统"(以下简称系统)的开发;2022 年 3-5 月选取南京医科大学参与医患沟通学课程或培训的 950 名学生(包括 515 名本科生、102 名医学博士生和 333 名临床医生)为研究对象,基于本系统开展南京医科大学《医患沟通学》技能课(2 学时)的教学试验.采用自拟调查问卷收集研究对象的共情语言内涵掌握程度、共情语言能力增强程度、系统便捷性认知程度、系统融入教学合理性认知程度等,并采用NVivo软件对研究对象的反馈意见和建议进行词频分析.结果 应用系统后,本科生、临床医生、医学博士生的共情语言内涵掌握程度、共情语言能力增强程度、系统便捷性认知程度、系统融入教学合理性认知程度比较,差异有统计学意义(P<0.05),其中 76.1%(723/950)的研究对象的共情语言内涵掌握程度评价结果为"完全掌握"或"掌握程度较高";93.8%(891/950)的研究对象表明本系统可"显著增强"或"有些增强"共情语言能力,89.5%(850/950)的研究对象对该系统便捷性认知程度的评价为"非常便捷"或"比较便捷";95.1%(903/950)的研究对象对该系统融入教学合理性认知程度的评价为"非常合理"或"比较合理".反馈意见和建议中词频位于前五的关键词依次为:沟通、语音、教学、程序、标准.结论 该系统能够提高医学生和医生在医患沟通中由个案到一般的共情能力,自主型系统的使用解放了师生教学的时空局限,其规范的课程教学方式也得到了研究对象的正向合理性反馈,具有广泛的应用前景,但目前处于初级探索阶段,仍需要不断完善.