論文の概要: Automated Generation of High-Quality Medical Simulation Scenarios Through Integration of Semi-Structured Data and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19713v2
• Date: Mon, 6 May 2024 17:58:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 20:39:25.979743
• Title: Automated Generation of High-Quality Medical Simulation Scenarios Through Integration of Semi-Structured Data and Large Language Models
• Title（参考訳）: 半構造化データと大規模言語モデルの統合による高品質医療シミュレーションシナリオの自動生成
• Authors: Scott Sumpter,
• Abstract要約: 本研究では,半構造化データとLarge Language Models(LLMs)を統合することにより,医学教育の変革的枠組みを導入する。 提案手法はAIを用いて、特定の教育目的に合わせて、詳細な、臨床的に関係のあるシナリオを効率的に生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,医学シミュレーションシナリオの作成を自動化するために,半構造化データと大規模言語モデル(LLM)を統合することにより,医学教育の変革的枠組みを提案する。 伝統的に、これらのシナリオの開発は、様々な教育的ニーズを満たすための柔軟性が制限された、時間を要するプロセスであった。 提案手法はAIを用いて、特定の教育目的に合わせて、詳細な、臨床的に関係のあるシナリオを効率的に生成する。 この革新はシナリオ開発に必要な時間とリソースを大幅に削減し、より広範なシミュレーションを可能にした。 教育者や学習者からの予備的なフィードバックは、エンゲージメントの向上と知識獲得の改善を示し、シミュレーションベースの学習におけるこのAI強化手法の有効性を確認している。 構造化されたデータとLLMの統合は、作成プロセスの合理化だけでなく、医療訓練に革命をもたらす、スケーラブルでダイナミックなソリューションも提供します。

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