2025年研究室研討會

 

2025年初我們應有頗多研究成果了！！

AI SP, AI 考官，初步訓練成效－且參與者多－故可舉辦交流/成果分享會議！！

OSCE考官現場給予考生的回饋 vs ChatGPT 扮演的考官比較

 研究議題：

OSCE考官現場給予考生的回饋，若與 ChatGPT 扮演的考官比較?優劣各為何?

以下是ChatGPT的看法： 

表：OSCE考官現 vs ChatGPT 考官之特質比較

比較項目	現場考官	ChatGPT 扮演的考官
即時性	能即時提供回饋，針對考生的表現做出即時反應和指導。	需等待輸入及生成回應，回饋速度受限於技術及網路連線。
情感交流	能夠展現情感與同理心，使考生感到被理解與支持。	雖然能模擬情感詞彙，但缺乏真實的情感交流，可能顯得機械。
個別化回饋	能針對考生的具體情況和表現提供高度個別化的回饋。	根據預設的參數和資料生成回饋，個別化程度有限。
專業知識	擁有專業知識和經驗，能夠針對不同情境提供專業建議和指導。	擁有大量資料庫支援，能提供準確的專業知識，但缺乏實際經驗。
一致性	回饋可能因考官個人情感、經驗和當時狀況而有所不同，存在一致性問題。	回饋基於預設模型，具有高度一致性和標準化。
回饋細節	能夠提供細緻的回饋，包括口頭和書面形式的詳細說明。	能夠生成詳細的書面回饋，但在口頭回饋方面受限。
反饋透明度	回饋過程和判斷標準可能不完全透明，取決於考官的溝通方式。	基於預設的透明算法和標準，回饋過程和判斷標準透明。
可擴展性	受限於人力和時間，難以擴展至大規模的考試回饋。	可輕鬆擴展至大規模的考試回饋，適應多數考生的需求。
互動性	能夠進行雙向互動，針對考生的疑問和反饋進行即時調整。	雙向互動有限，需依賴預設的互動模式和參數，靈活性不足。
成本	需要支付考官的人力和時間成本，對資源有一定要求。	一次性開發成本較高，但長期運行成本低，適合大規模應用。
客觀性	可能受到考官個人偏見和情感影響，影響回饋的客觀性。	基於算法和數據生成回饋，較少受到個人偏見影響，回饋相對客觀。
技術依賴	不依賴技術設備，受限於人力和場地條件。	依賴技術設備和網路連線，受技術環境影響。

我們目前有一些OSCE考官回饋資料（逐字稿），應可比較之。我想在回饋的內容結構//引用考生表現(用詞)【以利明確指出考生的優缺點】，ChatGPT應可完勝 真人考官!! 我想這也是目前可凸顯 ChatGPT 價值的切入點!!

建立SP的新方法

將「訪談逐字稿+個案資訊」交給 ChatGPT分析其回答問題的特質，再依據這些特質與資訊作為模仿個案（擔任SP）的素材。如此，我們可以快速生成類似真實病人的SP。

之後可加上聲音（我們已有錄音檔/逐字稿）

5～8年後加上人形機器人

如此一 對話特質＋聲音＋舉止都有了

絕對可以做出數個超級SP！！

一般真人扮演的SP，應該會失業了。

以上請 ChatGPT改寫：

請將以上的概念，改寫成更完整/詳細：

在職能治療領域中，標準化病人（Standardized Patient，SP）的使用已被廣泛應用於教學與評量中，以提升學生的臨床技能。傳統上，SP是由訓練有素的演員扮演，以模仿特定的醫療狀況。為了進一步提高SP的實用性與真實感，本研究提出了一個創新的方法，該方法利用人工智慧技術來創建更加精確和多樣化的SP。

首先，本方法涉及收集與分析訪談逐字稿和相關的個案資訊。這些資訊將提供給ChatGPT，一種先進的語言生成模型，用以深入分析病人在對話中展現的特質，如語言模式、情緒表達和反應速度。透過這種分析，我們能夠識別出病人對話的關鍵特徵，這些特徵將被用來訓練SP，使其更加真實地模仿特定病人的行為和語言表達。

其次，為了增強SP的真實感，我們將加入病人的聲音資料，這些資料來自於事先錄製的音頻文件。通過對這些音頻進行分析，我們可以捕捉到病人的聲調、語速和情感波動，並將這些聲音特性整合到SP的訓練中。

在未來5至8年內，我們計畫將這一方法擴展到使用人形機器人作為SP的實踐。這些人形機器人不僅能模擬病人的語言表達，還能進一步複製其肢體語言和其他非語言行為，如姿勢、眼神交流和手勢。

通過結合對話特質、聲音和肢體語言，我們能創造出「超級SP」，這些SP將在醫學教育和研究中提供無可比擬的價值，使得傳統由人扮演的SP可能會逐漸被這種更高科技、更高仿真度的SP所取代。此方法不僅提高了教育的質量和效率，也為未來職能治療及相關醫學領域的教學和研究開拓了新的可能性。

生成式語言模型AI（例如ChatGPT）在標準化病人（SP）開發中的應用潛力非常大，可以從多個層面提高SP的訓練效果和真實性，以下是一些主要的應用潛力：

1. 增強對話的真實性

生成式語言模型能夠學習和模仿特定個案的語言模式，包括語法結構、詞彙使用、情緒表達等，從而生成符合特定病患特徵的對話。這對於提高SP在模擬訓練中的對話真實性非常有幫助，使得臨床訓練更加接近真實的病患互動。

2. 模擬多樣化的病患行為

AI可以根據不同的臨床情境和個案背景生成多樣化的對話反應，這有助於訓練學生應對各種不同的臨床情境。此外，AI模型還可以模擬不同病症進程中病患的語言和情緒變化，增強SP的情境適應性。

3. 提供即時反饋和適應性學習

生成式AI可以在模擬訓練中即時分析學生的問答，並根據學生的表現調整對話策略，從而提供個性化的學習體驗和即時反饋。這對於學生的學習效率和臨床技能的快速提升非常有利。

4. 無限擴展的訓練場景

利用AI，可以生成無數種基於真實病歷或臨床研究的模擬對話，無需額外時間和人力成本來訓練演員。這使得教育機構能夠提供更廣泛、更多樣化的訓練場景，以應對日益多樣化的臨床需求。

5. 降低成本與提高可訪問性

通過AI生成對話減少了依賴專業SP的需求，尤其是在一些複雜或少見病症的模擬訓練中。這不僅可以降低整體訓練成本，還可以使得這種高質量的臨床溝通訓練更加普及，提高教育的可訪問性。

6. 支持跨語言和文化訓練

生成式AI的語言和文化適應能力使其能夠支持多語言的臨床溝通訓練。這對於多文化背景的醫療機構尤其有用，能夠有效訓練醫療人員應對不同語言和文化背景病患的交流需求。

通過這些應用，生成式語言模型AI在標準化病人開發領域提供了一系列創新工具，有望顯著提升醫學教育的質量與效果。

生成式語言模型AI，如GPT系列，擁有多種先進的特質和功能，這些使其在標準化病人（SP）開發和臨床溝通訓練中特別有價值。以下是一些關鍵特質和功能：

1. 自然語言理解和生成（NLU & NLG）

• 理解多層次語境：AI能夠理解複雜的語言輸入，包括隱含意義、情緒語氣和專業術語。
• 高質量語言生成：能夠生成流暢、自然且語法正確的回應，這些回應不僅語言上合適，而且情感上符合人類的交談模式。

2. 大規模數據訓練

• 基於廣泛數據學習：AI模型通過學習大量的文本數據，獲得對人類語言的深入理解，這使得它能夠適應多種交談情境和話題。

3. 高度適應性

• 個性化對話：模型可以根據用戶的輸入（如病患的病歷、情緒狀態等）調整其回答的風格和內容，提供個性化的互動。
• 跨語言能力：支持多種語言，能夠進行跨語言的溝通訓練。

4. 實時反應與互動

• 即時回應生成：AI可以即時生成回應，使得模擬對話更具互動性和連續性。
• 情境適應：能夠根據對話情境的變化（如話題轉換、情緒變動等）動態調整回應。

5. 可擴展性和可持續性

• 應對多種情境：AI模型可以被訓練來應對從常見到罕見的各種醫療情境，包括特殊病症的對話。
• 持續學習與更新：隨著技術的進步和數據的累積，AI模型可以不斷更新和改進，以反映最新的醫療實踐和語言使用趨勢。

6. 統計分析和模式識別

• 識別語言和情緒模式：可以分析大量對話數據，識別出特定病症或病患類型的語言和情緒模式。
• 數據驅動決策支持：生成的分析結果可以支持教育者和臨床專家在訓練和評估中作出更精確的決策。

這些特質和功能使生成式語言模型AI成為一個極具潛力的工具，能夠在標準化病人開發和醫學教育中發揮重要作用，提升訓練的效果和效率。

【臨床技能/研究核心能力】密集訓練//回饋

*臨床技能若能密集訓練--教學/考試+練習+回饋..... 多次練習&回饋... 

若能如此，理論上--臨床知識/技能--應可快速養成!!

*AI SP + AI考官---虛擬回饋或真人回饋，如何整合!? 可透過不同組合，再比較之!!

【衛教/諮商、訪談式評估、溝通技巧等】如介紹OT、BI評估、同理心、出院計畫、DNR... 都可以玩一玩!!

OT/PT/Nursing/Physician, 

UGY/PGY

以下簡介研究流程，以巴氏量表評估為例，ABC三步驟：

A【講義/教材製作】內容大致可分為四部分：

1. 評估者向個案說明評估ADL/失能之緣由並邀請個案接受評估

2. 評估者評估各項目【可再細分：評估時間範圍、評估概念、評分(尤其是具有 partial dependence 項目)】【需準備常用巴氏量表版本，以供評估者使用】

3. 評估者向個案說明評估結果

4. 評估者向個案說明後續可能處置

*我們宜先制定上述四部分概念說明/講義，以當成後續(專家與 ChatGPT)評分與回饋之依據。且這些說明/講義內容宜先與專家確認。

B【教學模式設計：皆遠距/視訊教學】

傳統教學/考試 + ChatGPT 輔助教學 (僅SP) vs 傳統教學/ChatGPT命題 + ChatGPT 輔助教學 (SP+考官)

Google Meet 錄影

預試：至少找3~5位考生測試

C【教學成效驗證：皆遠距/視訊】

Google Meet 錄影

正式：應該可以很快，1~2周內完成

每組至少20人，2周之後再測/追蹤

#研究核心能力

寫作能力比較難，因為牽涉基本知識、閱讀能力、批判能力，不僅只有寫作而已。

統計知識--應該不難--AI自學/AI考試

其他：

PPT設計也大概僅有格式修改建議....

以下是跟 ChatGPT 對話：https://chat.openai.com/share/383c12cc-fd8c-4bd2-8adb-a51f82c1d3ee

您的研究構想看起來相當全面，著重於利用高頻率的練習與回饋來提升臨床技能。以下是對您的研究構想的整理與擴展：

研究目的

探討透過高密度的訓練與回饋，結合人工智慧模擬病人 (AI SP) 與 AI 考官，來加速臨床知識與技能的養成。進一步比較虛擬回饋與真人回饋的效果，以及不同教學組合的成效。

研究對象

• 目標群體包括職能治療 (OT)、物理治療 (PT)、護理 (Nursing) 及醫師 (Physician)。
• 參與者階段涵蓋大學部學生 (UGY) 及研究所及專科醫師 (PGY)。

研究設計

Step A: 講義與教材製作

1. 評估者向個案介紹評估活動日常生活 (ADL) 失能的原因，並邀請個案參與。
2. 評估者使用常用的巴氏量表版本進行詳細評估，包括評估時間範圍、概念及具有部分依賴性的項目評分。
3. 評估者向個案解釋評估結果。
4. 評估者討論可能的後續處置。

Step B: 教學模式設計

• 比較傳統教學與考試，加上 ChatGPT 輔助教學（僅模擬病人 SP）與傳統教學結合 ChatGPT 設計的考題和輔助教學（模擬病人 SP + AI 考官）。
• 使用 Google Meet 進行錄影，以確保遠程教學與評估的進行。

Step C: 教學成效驗證

• 初步試驗：邀請 3-5 名考生進行教學與評估的測試。
• 正式評估：於 1-2 周內快速完成，每組至少 20 人，並於 2 周後進行後續測試與追蹤。

預期成果

• 比較不同教學模式下的學習成效。
• 評估 AI 輔助教學與真人回饋相結合的效果。
• 為臨床技能教學提供創新的遠程教學方案。

此研究設計有助於確認密集訓練與回饋結合 AI 技術在提升臨床技能方面的實際效果，並可能對未來的臨床教育方法提供重要的指引。