論文の概要: Co-Designing a Chatbot for Culturally Competent Clinical Communication: Experience and Reflections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11393v1
• Date: Sun, 18 May 2025 17:21:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.576622
• Title: Co-Designing a Chatbot for Culturally Competent Clinical Communication: Experience and Reflections
• Title（参考訳）: 文化的に有能な臨床コミュニケーションのためのチャットボットを共同設計する:体験とリフレクション
• Authors: Sandro Radovanović, Shuangyu Li,
• Abstract要約: 医学生のための文化的に有能なコミュニケーショントレーニングを支援するために,AI駆動型ロボットの利用について検討する。 このロボットは、現実的な患者の会話をシミュレートし、ACT文化能力モデルに基づく構造化されたフィードバックを提供するように設計されている。 私たちはこのロボットを、2024年にイギリスの医学部で3年生の小さなグループでテストしました。
• 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: Clinical communication skills are essential for preparing healthcare professionals to provide equitable care across cultures. However, traditional training with simulated patients can be resource intensive and difficult to scale, especially in under-resourced settings. In this project, we explore the use of an AI-driven chatbot to support culturally competent communication training for medical students. The chatbot was designed to simulate realistic patient conversations and provide structured feedback based on the ACT Cultural Competence model. We piloted the chatbot with a small group of third-year medical students at a UK medical school in 2024. Although we did not follow a formal experimental design, our experience suggests that the chatbot offered useful opportunities for students to reflect on their communication, particularly around empathy and interpersonal understanding. More challenging areas included addressing systemic issues and historical context. Although this early version of the chatbot helped surface some interesting patterns, limitations were also clear, such as the absence of nonverbal cues and the tendency for virtual patients to be overly agreeable. In general, this reflection highlights both the potential and the current limitations of AI tools in communication training. More work is needed to better understand their impact and improve the learning experience.
• Abstract（参考訳）: 医療従事者が文化全体にわたって公平なケアを提供するためには、臨床コミュニケーションスキルが不可欠である。 しかし、シミュレーションされた患者との伝統的なトレーニングはリソース集約的で、特にリソース不足の環境ではスケールが困難である。 本稿では,医学生のための文化的に有能なコミュニケーショントレーニングを支援するために,AI駆動型チャットボットの利用について検討する。 このチャットボットは、現実的な患者の会話をシミュレートし、ACT文化能力モデルに基づいた構造化されたフィードバックを提供するように設計されている。 私たちはこのチャットボットを、2024年にイギリスのメディカルスクールで3年生の小さなグループとテストしました。 フォーマルな実験的な設計には従わなかったが、我々の経験から、このチャットボットは学生がコミュニケーション、特に共感と対人理解を反映する有用な機会を提供したことが示唆された。 より困難な分野は、体系的な問題や歴史的文脈に対処することであった。 このチャットボットの初期バージョンは、いくつかの興味深いパターンを明らかにするのに役立ったが、非言語的手がかりの欠如や仮想患者が過度に同意する傾向など、制限も明確であった。 一般的に、このリフレクションは、コミュニケーショントレーニングにおけるAIツールの可能性と現在の制限の両方を強調している。 彼らの影響をよりよく理解し、学習経験を改善するためには、より多くの作業が必要です。

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