論文の概要: Adaptive-VP: A Framework for LLM-Based Virtual Patients that Adapts to Trainees' Dialogue to Facilitate Nurse Communication Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00386v1
• Date: Sat, 31 May 2025 04:34:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.877593
• Title: Adaptive-VP: A Framework for LLM-Based Virtual Patients that Adapts to Trainees' Dialogue to Facilitate Nurse Communication Training
• Title（参考訳）: Adaptive-VP: 看護士の対話に適応するLLMベースの仮想患者のためのフレームワーク
• Authors: Keyeun Lee, Seolhee Lee, Esther Hehsun Kim, Yena Ko, Jinsu Eun, Dahee Kim, Hyewon Cho, Haiyi Zhu, Robert E. Kraut, Eunyoung Suh, Eun-mee Kim, Hajin Lim,
• Abstract要約: Adaptive-VPは、訓練生の入力に基づいてVPの振る舞いを動的に適応する対話生成フレームワークである。 臨床ベースでフレキシブルなVPシナリオを構築するパイプラインと、トレーニング担当者のコミュニケーションを評価し、VPレスポンスをリアルタイムで調整するモジュールシステムを備えている。 実践看護師のコーパスから,我々のコミュニケーションスキル評価メカニズムが実世界の熟練度を反映していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.26485086816235
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective communication training is essential to preparing nurses for high-quality patient care. While standardized patient (SP) simulations provide valuable experiential learning, they are often costly and inflexible. Virtual patient (VP) systems offer a scalable alternative, but most fail to adapt to the varying communication skills of trainees. In particular, when trainees respond ineffectively, VPs should escalate in hostility or become uncooperative--yet this level of adaptive interaction remains largely unsupported. To address this gap, we introduce Adaptive-VP, a VP dialogue generation framework that leverages large language models (LLMs) to dynamically adapt VP behavior based on trainee input. The framework features a pipeline for constructing clinically grounded yet flexible VP scenarios and a modular system for assessing trainee communication and adjusting VP responses in real time, while ensuring learner safety. We validated Adaptive-VP by simulating challenging patient conversations. Automated evaluation using a corpus from practicing nurses showed that our communication skill evaluation mechanism reflected real-world proficiency levels. Expert nurses further confirmed that Adaptive-VP produced more natural and realistic interactions than existing approaches, demonstrating its potential as a scalable and effective tool for nursing communication training.
• Abstract（参考訳）: 高品質な患者医療のための看護婦の育成には効果的なコミュニケーション訓練が不可欠である。 標準化された患者(SP)シミュレーションは価値ある経験的学習を提供するが、高価で柔軟性がないことが多い。 仮想患者(VP)システムはスケーラブルな代替手段を提供するが、ほとんどは訓練生の様々なコミュニケーションスキルに適応できない。 特に、訓練生が非効率に反応した場合、VPは敵意を増すか、非協力的になるべきである。 このギャップに対処するために,大規模言語モデル(LLM)を活用するVP対話生成フレームワークであるAdaptive-VPを導入する。 このフレームワークは、臨床に根ざしたフレキシブルなVPシナリオを構築するパイプラインと、学習者の安全性を確保しつつ、訓練者のコミュニケーションを評価し、VP応答をリアルタイムで調整するモジュールシステムを備えている。 課題のある患者会話をシミュレートし,Adaptive-VPを検証した。 実践看護師のコーパスを用いた自動評価の結果,コミュニケーションスキル評価機構は実世界の熟練度を反映していることがわかった。 専門家看護師はさらに、Adaptive-VPは既存のアプローチよりも自然で現実的な相互作用を生み出し、看護コミュニケーション訓練のスケーラブルで効果的なツールとしての可能性を示した。

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