論文の概要: CLiVR: Conversational Learning System in Virtual Reality with AI-Powered Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19031v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 19:19:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:14.537993
• Title: CLiVR: Conversational Learning System in Virtual Reality with AI-Powered Patients
• Title（参考訳）: CLiVR:AIを利用したバーチャルリアリティにおける会話学習システム
• Authors: Akilan Amithasagaran, Sagnik Dakshit, Bhavani Suryadevara, Lindsey Stockton,
• Abstract要約: CLiVRは、大きな言語モデル、音声処理、および3Dアバターを統合する、仮想現実における会話学習システムである。 Unityで開発され、Meta Quest 3プラットフォームにデプロイされたCliVRは、トレーニング担当者が仮想患者と自然な対話を行うことを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulations constitute a fundamental component of medical and nursing education and traditionally employ standardized patients (SP) and high-fidelity manikins to develop clinical reasoning and communication skills. However, these methods require substantial resources, limiting accessibility and scalability. In this study, we introduce CLiVR, a Conversational Learning system in Virtual Reality that integrates large language models (LLMs), speech processing, and 3D avatars to simulate realistic doctor-patient interactions. Developed in Unity and deployed on the Meta Quest 3 platform, CLiVR enables trainees to engage in natural dialogue with virtual patients. Each simulation is dynamically generated from a syndrome-symptom database and enhanced with sentiment analysis to provide feedback on communication tone. Through an expert user study involving medical school faculty (n=13), we assessed usability, realism, and perceived educational impact. Results demonstrated strong user acceptance, high confidence in educational potential, and valuable feedback for improvement. CLiVR offers a scalable, immersive supplement to SP-based training.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションは医療・看護教育の基本的な要素であり、伝統的に臨床推論とコミュニケーションスキルを開発するために標準化された患者(SP)と高忠実度マニキンを使用している。 しかし、これらの手法はアクセシビリティとスケーラビリティを制限し、かなりのリソースを必要とする。 本研究では,大規模言語モデル(LLM),音声処理,3Dアバターを統合し,現実的な医師と患者との対話をシミュレートするCLiVRを紹介する。 Unityで開発され、Meta Quest 3プラットフォームにデプロイされたCliVRは、トレーニング担当者が仮想患者と自然な対話を行うことを可能にする。 各シミュレーションは、シンドローム症状データベースから動的に生成され、感情分析によって強化され、コミュニケーションのトーンに対するフィードバックを提供する。 専門的ユーザスタディ (n=13) を通じて, ユーザビリティ, リアリズム, 教育的影響について検討した。 その結果,高いユーザ受け入れ,教育的可能性への高い信頼,改善のための貴重なフィードバックが得られた。 CLiVRは、SPベースのトレーニングにスケーラブルで没入的なサプリメントを提供する。

関連論文リスト

• When Avatars Have Personality: Effects on Engagement and Communication in Immersive Medical Training [35.4537858155201]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を没入型VRに統合し,一貫した個人性を持つ医療的整合性仮想患者を創出する枠組みを提案する。 その結果、このアプローチは実現可能であるだけでなく、医師によって高い報奨と効果的なトレーニング強化と認識されていることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-17T16:13:37Z)
• MetAdv: A Unified and Interactive Adversarial Testing Platform for Autonomous Driving [63.875372281596576]
  MetAdvは、現実的でダイナミックでインタラクティブな評価を可能にする、新しい対向テストプラットフォームである。 フレキシブルな3D車両モデリングと、シミュレートされた環境と物理的環境のシームレスな遷移をサポートする。 生理的信号のリアルタイムキャプチャとドライバからの行動フィードバックを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-04T03:07:54Z)
• Towards user-centered interactive medical image segmentation in VR with an assistive AI agent [0.5578116134031106]
  本稿では,3次元医療概念のローカライズ,セグメンテーション,可視化を支援する,医療用VR用対話型AIエージェントSAMIRAを提案する。 このシステムは、患者固有の解剖学的理解を高めるために、セグメント化された病理の真の3次元可視化もサポートする。 ユーザスタディでは、高いユーザビリティスコア(SUS=90.0$pm$9.0)、全体のタスク負荷の低減、提案されたVRシステムのガイダンスの強力なサポートが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-12T03:47:05Z)
• MedSimAI: Simulation and Formative Feedback Generation to Enhance Deliberate Practice in Medical Education [0.5068418799871723]
  MedSimAIはAIを利用したシミュレーションプラットフォームで、故意の実践、自己統制型学習、対話型患者出会いによる自動評価を可能にする。 初等医学生104名を対象にしたパイロットスタディでは,エンゲージメント,会話パターン,ユーザ認知について検討した。 学生たちは、MedSimAIが反復的で現実的な患者史の実践に有用であると考えた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-01T00:51:55Z)
• Dr-LLaVA: Visual Instruction Tuning with Symbolic Clinical Grounding [53.629132242389716]
  VLM(Vision-Language Models)は、医用画像を分析し、自然言語の相互作用に関与することによって、臨床医を支援する。 VLMはしばしば「幻覚的」な振る舞いを示し、文脈的マルチモーダル情報に基づかないテキスト出力を生成する。 本稿では,臨床推論の象徴的表現を用いて医療知識にVLMを基盤とする新たなアライメントアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T23:19:28Z)
• Leveraging Large Language Model as Simulated Patients for Clinical Education [18.67200160979337]
  高いトレーニングコストと有資格SPは、この種の臨床訓練への学生のアクセスを制限する。 LLM(Large Language Models)の急速な発展に伴い、対話型人工知能とロールプレイングにおける特有な能力が実証された。 臨床医学教育におけるLLMの可能性を生かしたCureFunと呼ばれる統合型モデル診断フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-13T06:36:32Z)
• Force-Aware Interface via Electromyography for Natural VR/AR Interaction [69.1332992637271]
  我々はVR/ARにおける自然的および直感的な力入力のための学習ベースのニューラルネットワークを設計する。 我々は,3.3%の平均誤差で指の力量をリアルタイムでデコードし,キャリブレーションの少ない新規ユーザに一般化できることを実証した。 今後のVR/ARにおける、より現実的な物理性に向けた研究を進めるために、我々の研究成果を期待する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T20:51:25Z)
• VIRT: Improving Representation-based Models for Text Matching through Virtual Interaction [50.986371459817256]
  本稿では,VIRT と呼ばれる新しいtextitVirtual InteRacTion 機構を提案する。 VIRTは、表現ベースのエンコーダに、対話ベースのモデルのように振舞いを模倣する仮想インタラクションを実行するよう要求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T09:49:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。