Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục phẫu thuật: Mô phỏng dựa trên mô hình học ngôn ngữ sâu giúp cải thiện kỹ năng thu thập bệnh sử cho sinh viên y khoa

Giới thiệu

Giao tiếp hiệu quả là yếu tố quan trọng trong thực hành phẫu thuật, với việc thu thập bệnh sử là bước nền tảng định hình chẩn đoán và quản lý bệnh. Truyền thống, giáo dục phẫu thuật đã tận dụng học tập trải nghiệm và mô phỏng bệnh nhân tiêu chuẩn để phát triển những kỹ năng này. Tuy nhiên, những tiến bộ gần đây trong trí tuệ nhân tạo (AI), cụ thể là các mô hình học ngôn ngữ sâu (DLM) như ChatGPT do OpenAI phát triển, đã giới thiệu những khả năng mới để nâng cao các phương thức đào tạo.

Bài viết này đánh giá một thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát điều tra việc tích hợp DLM làm bệnh nhân mô phỏng (SP) trong đào tạo thu thập bệnh sử phẫu thuật cho sinh viên y khoa năm cuối. Các nghiên cứu bổ sung về kỹ năng giao tiếp dựa trên mô phỏng trong việc thu thập sự đồng ý và phát triển kỹ năng lâm sàng cốt lõi cũng được đánh giá để đưa ra kết quả trong bối cảnh xu hướng giáo dục rộng lớn hơn.

Nền tảng nghiên cứu và bối cảnh lâm sàng

Giao tiếp mạnh mẽ giữa bác sĩ phẫu thuật và bệnh nhân liên quan đến độ chính xác chẩn đoán cao hơn, sự tuân thủ của bệnh nhân và kết quả tốt hơn. Tuy nhiên, mô hình học nghề truyền thống dựa trên sự tiếp xúc lâm sàng không có cấu trúc có thể không đảm bảo đủ năng lực đồng đều cho người học.

Đào tạo y khoa dựa trên mô phỏng (SBMT), bao gồm bệnh nhân tiêu chuẩn và đóng vai, đã nổi lên như một cách tiếp cận được xác nhận để bù đắp khoảng cách này. Hiện nay, các đại diện hội thoại được AI điều khiển cung cấp các kịch bản có thể mở rộng, tương tác và không giới hạn về số lượng cho người học luyện tập giao tiếp. Tuy nhiên, bằng chứng vững chắc về hiệu quả của chúng trong giáo dục y tế vẫn còn hạn chế.

Gánh nặng của giao tiếp kém trong phẫu thuật được phản ánh qua các thách thức trong việc thu thập sự đồng ý, chẩn đoán không chính xác và sự không hài lòng của bệnh nhân, nhấn mạnh nhu cầu về các can thiệp giáo dục đổi mới có thể bổ sung cho việc học lâm sàng.

Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu chính (McCarrick et al., 2025) sử dụng thiết kế thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát (RCT) đơn trung tâm để đánh giá tác động của mô phỏng DLM đối với kỹ năng thu thập bệnh sử phẫu thuật. Chín mươi sinh viên y khoa năm cuối đăng ký trong một mô-đun phẫu thuật cốt lõi được phân ngẫu nhiên thông qua mẫu cụm thành hai nhóm đối chứng và can thiệp (n=45 mỗi).

– Nhóm đối chứng: Nhận học tập trải nghiệm tiêu chuẩn bao gồm các vòng lâm sàng thông thường và các phương thức hướng dẫn thông thường.
– Nhóm can thiệp: Ngoài học tập tiêu chuẩn, tham gia ba buổi học có cấu trúc sử dụng ChatGPT làm bệnh nhân mô phỏng thông qua tương tác văn bản. Những tương tác này sau đó được giảng viên xem xét để cung cấp phản hồi.

Tất cả các đối tượng đã hoàn thành các kỳ thi lâm sàng có cấu trúc mục tiêu (OSCE) với bệnh nhân mô phỏng sống tại thời điểm cơ bản và sau khi can thiệp. Đánh giá được thực hiện bởi các giám khảo mù để giảm thiểu thiên lệch. Sau khi can thiệp, sinh viên nhóm can thiệp hoàn thành các khảo sát ẩn danh đánh giá sự tự tin trong giao tiếp và nhận thức về mô phỏng DLM.

Hai thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát (RCT) liên quan khác được xem xét để hiểu toàn diện:

1. Tác động của đào tạo mô phỏng đối với kỹ năng giao tiếp và sự đồng ý (McCarrick et al., 2025) đánh giá đào tạo mô phỏng giao tiếp (CST) với đóng vai do giảng viên hướng dẫn và thảo luận giữa các bạn cùng lớp để cải thiện năng lực đồng ý.
2. Tác động của Đào tạo Mô phỏng đối với Năng lực Kỹ năng Cốt lõi (McCarrick et al., 2024) đánh giá tác động của chương trình đào tạo dựa trên mô phỏng kéo dài nhiều tuần (SBMT) đối với sự thành thạo thu thập bệnh sử và khám lâm sàng sử dụng mô phỏng dựa trên diễn viên và đánh giá lâm sàng.

Kết quả chính

1. Thử nghiệm Mô phỏng Dựa trên Mô hình Học Ngôn ngữ Sâu (McCarrick et al., 2025)
– Nội dung được tạo ra trong quá trình tương tác dựa trên DLM phù hợp với các tình huống thu thập bệnh sử phẫu thuật.
– Điểm OSCE cơ bản giữa các nhóm tương đương, xác nhận năng lực ban đầu cân đối.
– Sau khi can thiệp, nhóm can thiệp thể hiện sự cải thiện đáng kể về điểm OSCE (p < 0.001), với kích thước hiệu ứng giáo dục (Cohen's d) là 0.37 so với 0.19 ở nhóm đối chứng.
– Dữ liệu khảo sát cho thấy 57% sinh viên nhóm can thiệp báo cáo sự tự tin tăng lên trong kỹ năng giao tiếp. Phần lớn đáng kể (72%) đánh giá cao sự phong phú và chi tiết của các bệnh sử thu được qua DLM, và 95% bày tỏ sự sẵn sàng sử dụng công cụ này lại.

2. Đào tạo Kỹ năng Giao tiếp cho Sự Đồng Ý (McCarrick et al., 2025)
– Trong số 122 sinh viên, 61 sinh viên nhận CST. Sinh viên CST thể hiện sự cải thiện đáng kể về giao tiếp đồng ý sau khi can thiệp được đo bằng bảng đánh giá OSCE của Đại học Dublin và Thang Đánh Giá Giao Tiếp Toàn Diện (GCRS).
– Điểm trung bình cải thiện từ C lên B+ trong nhóm CST, với kích thước hiệu ứng là 0.79, trong khi hiệu suất của nhóm đối chứng không thay đổi.
– Cải thiện được ghi nhận trong các lĩnh vực giao tiếp bao gồm khởi đầu, diễn đạt lời nói, tổ chức phiên và chuyển tải thông tin.
– Sự tự tin trong việc thu thập sự đồng ý tăng đáng kể từ 11 lên 62 sinh viên sau khi đào tạo.

3. Đào tạo Mô Phỏng về Năng Lực Kỹ Năng Cốt Lõi (McCarrick et al., 2024)
– Một trăm sinh viên y khoa năm cuối tham gia, nửa trong số họ hoàn thành chương trình đào tạo dựa trên mô phỏng kéo dài 10 tuần (SBMT) liên quan đến mô phỏng dựa trên diễn viên về các trường hợp đau bụng cấp.
– Điểm đánh giá năng lực lâm sàng Southampton (SMAT) cơ bản tương đương giữa nhóm can thiệp và nhóm đối chứng.
– Sau khi đào tạo, nhóm can thiệp có điểm SMAT cao hơn đáng kể (p = 0.0006).
– Phản hồi của sinh viên rất tích cực: 94% nhận biết lợi ích, 85% báo cáo sự tự tin tăng lên trong việc thu thập bệnh sử, và 78% lưu ý sự cải thiện kỹ năng khám bụng.

Nghiên cứu	Can thiệp	Biến kết quả	Kích thước hiệu ứng	Kết quả chính
Mô phỏng DLM (McCarrick et al., 2025)	3 buổi với ChatGPT SP + học tập tiêu chuẩn	Điểm thu thập bệnh sử OSCE, khảo sát sinh viên	0.37 (DLM) vs 0.19 (đối chứng)	Cải thiện đáng kể, tăng sự tự tin, độ chấp nhận cao
Đào tạo Kỹ năng Giao tiếp (McCarrick et al., 2025)	Đóng vai do giảng viên hướng dẫn, thảo luận giữa các bạn cùng lớp	Giao tiếp đồng ý OSCE, GCRS, khảo sát sự tự tin	0.79	Tăng điểm đáng kể, sự tự tin, sự tiến bộ về kỹ năng
Đào tạo Mô phỏng (McCarrick et al., 2024)	Chương trình SBMT dựa trên diễn viên kéo dài 10 tuần	Điểm năng lực lâm sàng SMAT, khảo sát phản hồi	Cải thiện đáng kể (p=0.0006)	Tăng năng lực và sự tự tin

Bình luận của chuyên gia

Việc xuất hiện các mô hình học ngôn ngữ sâu (DLM) như ChatGPT mang lại tính linh hoạt chưa từng có trong việc mô phỏng các tương tác bệnh nhân thực tế mà không có các ràng buộc hậu cần cố hữu trong các chương trình SP dựa trên diễn viên. Hiệu ứng giáo dục được chứng minh hỗ trợ việc tích hợp DLM như một công cụ bổ sung thay vì thay thế cho các cuộc gặp gỡ của con người. Đáng chú ý, kích thước hiệu ứng của can thiệp DLM nhỏ hơn so với CST truyền thống nhưng vẫn có ý nghĩa lâm sàng, phản ánh tính mới và giai đoạn sớm của việc tích hợp AI.

Hạn chế bao gồm việc phụ thuộc vào tương tác dựa trên văn bản có thể thiếu các yếu tố giao tiếp phi ngôn ngữ quan trọng trong các cuộc gặp gỡ lâm sàng. Hơn nữa, khả năng tổng quát hóa kết quả cần thận trọng vì dân số nghiên cứu bao gồm các sinh viên y khoa năm cuối từ một cơ sở duy nhất. Các thử nghiệm trong tương lai có thể khám phá các mô hình lai kết hợp AI với SP của con người, các nền tảng tương tác đa phương thức và các kết quả lâm sàng dài hạn.

Các hướng dẫn hiện tại nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thực hành chủ động, có ý thức trong đào tạo giao tiếp; các mô phỏng DLM cung cấp môi trường thực tế cho việc học lặp đi lặp lại với phản hồi ngay lập tức, làm cho chúng trở thành những bổ sung hứa hẹn trong chương trình phẫu thuật.

Kết luận

Việc tích hợp mô phỏng dựa trên mô hình học ngôn ngữ sâu显著提高了外科病史采集技能和学生的沟通信心。这项技术作为传统临床教学模式的可扩展、可行补充，在本科医学教育中具有重要价值。

来自更广泛的沟通模拟和基于演员的SBMT的互补证据强调了模拟在培养核心外科能力方面的变革潜力。

未来研究应优先扩大由AI驱动的互动培训，评估多模态沟通动态，并评估与这些教育创新相关的实际患者护理结果。

参考文献

1. McCarrick CA, McEntee PD, Boland PA, et al. A Randomized Controlled Trial of a Deep Language Learning Model-Based Simulation Tool for Undergraduate Medical Students in Surgery. J Surg Educ. 2025 Sep;82(9):103629. doi: 10.1016/j.jsurg.2025.103629. PMID: 40729832.

2. McCarrick CA, Moynihan A, McEntee PD, et al. Impact of simulation training on communication skills and informed consent practices in medical students— a randomized controlled trial. BMC Med Educ. 2025 Jul 18;25(1):1078. doi: 10.1186/s12909-025-07671-0. PMID: 40682099; PMCID: PMC12273346.

3. McCarrick CA, Moynihan A, Khan MF, et al. Impact of Simulation Training on Core Skill Competency of Undergraduate Medical Students. J Surg Educ. 2024 Sep;81(9):1222-1228. doi: 10.1016/j.jsurg.2024.06.006. Epub 2024 Jul 8. PMID: 38981819.

4. Silverman J, Kurtz S, Draper J. Skills for Communicating with Patients. 3rd edition. CRC Press; 2013.

5. Association of American Medical Colleges. Core Entrustable Professional Activities for Entering Residency. 2014.