現有「告知壞消息」逐字稿之後續稿件撰寫主題

以 NURSE 同理評估言

研究主題

1. 應用大型語言模型評估臨床同理心之研究：以 NURSE 框架為核心的 AI 信效度驗證與虛擬對話開發 
2. 重症醫療溝通評估的 AI 效能比較：GPT 與 Gemini 在 NURSE 同理心指標之信度與已知族群效度研究
3. 基於 NURSE 框架之智慧醫學教育研究：AI 評估工具之再測信度分析與高/低同理心虛擬情境開發 
4. 急重症醫病溝通 AI 評估系統之效能驗證：結合虛擬對話開發與多大型語言模型之收斂效度分析 
5. 提升 AI 在重症情境之同理心評估準確性：比較 Chain-of-Thought 與 Few-shot 提示工程對 NURSE 框架之影響

＊改良逐字稿或是關鍵之一，讓逐字稿的同理技巧或溝通任務執行地更好或較差！可作為已知族群效度驗證以及後續教學示範使用。

GKCSAF GPT 之主題

1. 從職能治療到急重症醫療：GPT 溝通技巧評分系統在跨領域場域之效度遷移與已知族群驗證

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若您計劃投遞 **AMEE (Association for Medical Education in Europe)** 國際醫學教育會議，考量該會議強調醫學教育創新、科技輔助學習 (TEL) 以及評估方法的嚴謹性，以下根據您已發表的論文成果  與新擬的研究構想，建議三個最合適的主題：

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### 推薦主題一：科技評估與效度驗證（最符合 AMEE Assessment 類別）

#### **主題名稱：**

**"Beyond the Scale: Validating an LLM-based Rater for Empathy in High-Stakes Critical Care Conversations Using the NURSE Framework"** （超越量表：應用大型語言模型評估急重症高壓力溝通中同理心之效度驗證——以 NURSE 框架為例）

#### **合適理由：**

* **延續論文優勢：** AMEE 對於評估工具的信效度（Reliability and Validity）有極高要求 。您已在職能治療領域驗證了 GKCSAF 的總分評估具備可接受的 MAE% ，此主題將其遷移至更具挑戰性的「急重症同理心 (NURSE)」評估。

* **解決論文限制：** 您先前的研究指出領域層級（Domain-level）的評估信度較低 ，且 zero-shot 提示法可能限制 AI 表現 。本研究可強調透過更精進的提示工程或跨模型比較（GPT vs. Gemini）來優化表現。

* **臨床真實性：** 使用逐字稿中關於葉克膜（ECMO）撤除與腦死判定等高度情感衝突的情境 ，對於醫學教育界具備極高的教學探討價值。

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### 推薦主題二：教學設計與虛擬模擬（最符合 AMEE Innovation 類別）

#### **主題名稱：**

**"Developing AI-Generated Virtual Dialogues for Empathy Training: A Feasibility Study on Differentiating High and Low Empathy Scenarios in ICU Settings"** （開發 AI 生成之同理心培訓虛擬對話：區分急診加護情境中高/低同理心腳本之可行性研究）

#### **合適理由：**

* **創新性：** AMEE 鼓勵能直接應用於教學的創新方案。利用 AI 模擬家屬對於病患過往生活習慣（如抽菸、喝酒）產生的強烈自責情緒 ，進而發展出不同同理心等級的對話腳本作為教學模組。

* **實務應用：** 回應論文中提到 AI 評分能減少臨床教師負擔 、避免疲勞且具備一致性評分標準的優點 ，並將其從「評分工具」轉化為「教學素材產生器」。

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### 推薦主題三：AI 模型效能比較與教育倫理（符合 AMEE TEL/AI 類別）

#### **主題名稱：**

**"Reliability Paradox in AI Assessment? Comparing GPT and Gemini in Evaluating Complex Emotional Support during End-of-Life Decisions"** （AI 評估中的信度悖論？比較 GPT 與 Gemini 在評估末期醫療決策中複雜情感支持之表現）

#### **合適理由：**

* **學術深度：** 引用論文中提到的「信度悖論 (Reliability Paradox)」與「分數變異度限制 (Limited Score Variability)」，探討 AI 模型在處理複雜細微情緒（如家屬強調與弟相依為命的情感連結 ）時的表現差異。

* **前瞻性：** 論文建議未來應測試不同版本的 GPT 模型 。此主題直接回應此需求，並加入 Gemini 的比較研究，符合目前 AMEE 對於 AI 應用與演算法透明度的前瞻討論趨勢 。

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### 總結建議

* 如果您希望以**「學術論文 (Short Communication / Research Paper)」**形式投遞，建議選擇**主題一**，因為它具備最紮實的心理計量學驗證架構 。

* 如果您希望以**「教學創新 (Educational Innovation / Poster)」**形式投遞，則**主題二**更具吸引力，因為它展示 AI 技術如何轉化為實際的臨床教學工具。