之前聽過，寫好一個研究計畫，就接近寫一本書了... 最近一個月的努力... 與楊醫師團隊合作... 似乎可以實現了！！
建議書名
《醫療互動的動態變革：從核心溝通實證、傳統訓練困境到 AI 賦能的 MIDA 新解方》
(Medical Interaction in Transition: From Core Evidence and
Training Dilemmas to AI-Enhanced MIDA Solutions)
全書架構與重點內容
第一部：溝通的科學——概念、重要性與實證基礎
本部的目標是確立「溝通是核心醫療處置」的科學地位，而非僅是軟實力。
- 第一章：溝通如何療癒？從理論模型到健康結果
- 溝通的路徑模型： 引用
Street 等人的經典研究，說明溝通如何透過「近端結果」（理解、信任）與「中介結果」（服藥依從性、自我管理）最終改善「健康結果」（存活率、生活品質）。
- 實證效力： 引用
Cochrane 系統性回顧，指出溝通介入措施確實能改善整體的溝通技巧與同理心表現，但目前對「建立關係（Rapport）」的提升效果仍具挑戰性。
- 去迷思化： 澄清溝通不只是天份，而是可教、可學的行為科學。
- 第二章：當代醫療互動的核心能力標準
- 從
Kalamazoo 到全人照護：
介紹 Kalamazoo 共識聲明 與
Calgary-Cambridge 指引 等主流架構。
- Sim-Comfort 模型： 引入護理觀點，強調溝通是「關係的產物」，不僅是訊息交換，更包含舒適與連結。
第二部：現況與困境——傳統訓練的極限
專章剖析為何現有方法（如傳統 OSCE）不夠用，為引入 AI 與 MIDA 鋪路。
- 第三章：傳統模擬教學（Simulation & OSCE）的實務困境
- 「雙重缺口」論述： 引用 MIDA
計畫書，點出理論上過度依賴線性步驟，以及媒介上標準化病人（SP）的高昂成本與低可近性。
- 回饋的侷限： 傳統 OSCE
中，SP 或教師的回饋往往不夠即時、具體或個人化，且受限於人力資源，難以落實「刻意練習（Deliberate Practice）」所需的重複頻率。
- 同儕角色扮演（Peer
Role-Play）的利弊：
引用 Cochrane 回顧指出，目前證據無法確定
SP 是否絕對優於同儕扮演，但同儕扮演在真實性上常受質疑；不過最新的 2025 研究顯示，同儕扮演在「建立關係」的真實感上仍有其獨特價值。
第三部：理論重構——醫療互動動態調適架構 (MIDA)
本部的目標是提出解決「動態性」問題的理論解方。
- 第四章：從線性流程走向動態導航
- MIDA 的核心精神： 將醫療互動視為「動態風險管理歷程」，而非靜態任務清單。
- 四層脈絡檢視： 疾病、醫療人員、病家、系統層面的風險因子分析。
- 第五章：「停看聽保平安」操作模組詳解
- 覺察（停看聽）： 停頓重啟、察言觀色、傾聽詢問。
- 介入（保平安）： 保障界線、平衡思考、安心決策。此章節應結合具體臨床案例（如急重症情境）說明如何應用。
第四部：科技賦能——LLM 驅動的虛擬實戰
本部重點在於整合 2025 年最新的 AI 實證研究，證明 AI 是解決第二部所述困境的有效工具。
- 第六章：生成式
AI 作為新時代的標準化病人 (VP)
- 技術原理與優勢： 說明 LLM
(如 GPT-4) 如何生成具備情緒反應與記憶的虛擬病人，解決傳統 SP 劇本僵化與成本過高的問題。
- 2025 最新實證：
- 有效性：
引用 McCarrick (2025) 的隨機對照試驗 (RCT)，證明使用 AI 模擬訓練的醫學生在病史詢問上的表現顯著優於傳統組。
- 診斷溝通：
引用 Suárez-García (2025) 的研究，顯示 AI 訓練能顯著提升學生在告知糖尿病診斷時的結構性與同理心。
- 互補性：
引用 Lee (2025) 的研究，指出 AI 擅長提供「重複練習與結構化回饋」，而真人同儕擅長「真實互動感」，兩者應為互補關係。
- 第七章：虛擬教師
(VT) 與自動化回饋機制
- AI 評分的準確度： 引用 Ju
(2025) 的研究，利用 GPT 進行
Gap-Kalamazoo 量表評分，在總分上與人類評分者具有可接受的一致性。
- AI 回饋的特質： 引用
Panchasara (2025) 的比較研究，指出 AI 的回饋較具結構性、協議導向（Protocol-driven），而人類考官的回饋則較具經驗性與情境脈絡。
- 系統設計： 說明如何設計
Prompt 讓 AI 扮演嚴格但具建設性的導師。
第五部：落地應用與未來展望
總結如何將 MIDA 與 AI 平台整合進現有的醫學教育體系。
- 第八章：分級訓練藍圖與混合式教學
- 初階 vs. 進階： 醫學生（廣度練習）與住院醫師（高張力情境、壞消息告知）的差異化 AI 劇本設計。
- 混合模式
(Blended Learning)： 建議結合「AI 進行大量基礎練習」與「真人進行高階情感訓練」的最佳化教學策略。
- 第九章：挑戰、倫理與未來
- AI 的侷限： 討論 AI 在非語言溝通（肢體語言）偵測上的不足，以及可能產生的偏誤。
- 人本反思： 引用
Zohny (2025) 的觀點，反駁 AI 會導致「去人性化」的擔憂，主張若設計得當，AI 實際上能通過提供隨時可得的解釋與同理回應，來增強以病人為中心的照護。
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以上是楊醫師為計畫主持人的研究計畫＋ PubMed 檢索2025年溝通技巧與LLM研究，還有幾篇關鍵文獻，再與 NotebookLM 協力生成的！！
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