将 AI 与医疗保健模拟最佳实践™标准整合的 15 条专家建议
引言：为什么 AI 对模拟的未来至关重要
如果你从事医疗模拟工作，你很可能已经感受到技术正在迅速改变你为学习者开展实践准备的方式。人工智能（AI）如今已成为模拟项目中的一项重要工具，它能够在保持教育质量的同时，提升效率、逼真度和可扩展性。
当 AI 有意地与 医疗模拟最佳实践标准™ 保持一致时，它就会成为一种宝贵资源，既能强化模拟项目，也能支持教育者应对不断增长的需求。通过卸载重复性任务，AI 使教育者能够将更多注意力投入到关键教学时刻、反思性学习以及学习者参与中。
在最近一场 模拟用户网络（SUN） 会议中，Jennifer Roye，EdD，MSN，RN，CHSE-A，CNE，PNAP 解释说，模拟项目正被要求以更少的资源完成更多的工作。
“我们被要求以更少的资源做更多的事情。我们希望提升真实感和保真度，但我们需要一些帮助。这正是 AI 可以减轻我们负担、真正提高效率的地方。作为讲师、主持人或教育者，AI 确实可以提供一些很好的工具来帮助你完成工作。”
Roye 博士强调，与其将 AI 视为一个独立的解决方案，不如将其置于一个可信的框架之内实施。
“医疗模拟最佳实践标准为我们提供了一个很好的框架，一个很好的‘骨架’，可以用来整合 AI，以实现高质量模拟，” 她解释道。
本文直接摘取她那场会议中的15 条专家建议。这些建议探讨了 AI 如何在遵循标准和职业诚信的前提下，提升模拟设计、实施引导、总结反思和运营管理。
在开始之前：共同主题
在深入了解这些建议之前，请先读一读适用于 Roye 博士分享的每一个例子的这条原则：
“我们所说的关于 AI 的一切仍然必须有人性化的触感。AI 应该被用作增强——而不是替代。”
模拟设计技巧
- 支持需求评估。
“你几乎可以用 AI 为任何事情创建需求评估，”她说。上传学习者数据（只要你的数据已去标识化，或位于你们机构的防火墙之后），以查找项目缺口。或者使用 AI 分析你当前的模拟活动，看看在哪些方面模拟不足。 - 撰写学习目标。
如果你提供布鲁姆分类法等框架，AI 可以帮助起草可衡量的目标。 - 选择合适的模式。
让 AI 帮你决定你的学习目标最适合由基于模型人偶的情景、标准化病人，还是其他模式来支持。 - 为不同学习者水平创建情景的多个版本。
AI 可以生成同一情景的多个版本，以匹配不同学习者的水平。 - 借助模拟专家 Liz Robison 博士的 AI 专长。
罗伊博士建议：“如果你对 AI 有任何兴趣，就需要在 LinkedIn 上关注 Liz Robison 博士，”“她很值得一读。她是 INACSL 新成立的 AI 特别兴趣小组主席。”
引导技巧
- 创建与学习者水平匹配的引导。
如果你有一个学生表现不佳的情境，可以把它交给 AI，询问它是否适合初级 1 级别，例如。她说：“如果有一个完全心搏骤停且未能存活的情境，我不确定这是否适合初级 1 学生。” “但 AI 可以帮助你辨别这一点。” - 创建课前简报。
如果你有一个希望 AI 达到的课前简报标准，可以上传一个模板，并要求 AI 使用你的模板为某个情境创建课前简报。 - 创建计划性、响应式提示。
向 AI 请求一个能在学生做出某些行为时给予提示的情境。例如：
“未能实施抢救是我们学生面临的一个重大短板，”她分享道。“所以，开发聚焦于‘未能实施抢救’这一点的提示，是你可以用 AI 情境创建器来做的一件事。” - 支持实时学习者反馈。
根据输入的表现数据，获取针对该情境的学习者反馈（例如，
“学习者未能在黄金一小时内识别出败血症；请提供聚焦于早期识别线索的反馈。”）
总结回顾提示
- 保持总结回顾以人为中心。
AI 应支持反思性对话，而不是取代由人主持的总结回顾。总结回顾仍然是一个以人为中心的过程。 - 利用 AI 生成与目标一致的总结回顾问题。
AI 可以根据情境目标和结果生成有针对性的反思问题。 - 设计具有心理安全感的反思问题。
向 AI 提问：“这次总结回顾中是否有任何内容可能会让部分学习者感到没有心理安全感？”
运营建议
- 让战略规划更轻松。
分析利益相关者反馈和项目数据，为战略规划提供依据。上传诸如 SSH 模拟活动工作表、质量改进流程、设置表和模拟模板等文档，并询问：“基于这些信息，我明年的优先事项应该是什么？我需要购买多少个模拟人？” - 借助 AI 起草政策和流程，然后再进行审阅。
上传模板，生成草稿，并务必在使用前仔细检查所有内容的准确性。 - 安排学员日程。
将学员名单（去标识化）和你的模拟中心日程上传到 AI，以生成排班表。然后再把学员姓名加回去。
她说：“如果你有很多事情要安排，这样做非常适合排期。”
关于在模拟中有意使用 AI 的重要说明
AI 已经到来，但 Roye 博士明确表示，关键不在于是否使用，而在于你如何使用它。她对 SUN 听众说：
“不要只是因为它很酷就使用它！”她建议道。“它确实很酷……但不要只是因为它很酷就使用它。”
相反，她敦促教育者放慢脚步，始终立足于目标、标准和问责。
她强调，AI 应被用作“对我们教育者能力的一种增强或补充”，而不是让你产生依赖的东西。
这意味着要保护数据隐私，避免过度依赖，并确保 AI 始终与医疗模拟最佳实践标准保持一致。她警告说，一旦失去这种一致性：“我们需要退一步，审视我们正在做的事情。”
关键要点
Roye博士在演讲结束时发表了一段话，概括了她分享的每一个示例背后的意图：
“模拟的未来不只是人工智能，而是借助智能工具增强的人类专业知识。”
Jennifer Roye，EdD，MSN，RN，CHSE-A，CNE，PNAP
模拟与技术助理院长兼临床助理教授
德克萨斯大学阿灵顿分校护理与健康创新学院
常见问题：将人工智能整合到医疗模拟中
应如何将人工智能整合到医疗模拟项目中？
人工智能应与《医疗保健模拟最佳实践标准™》保持一致，并用于增强—而非取代—教育者。人工智能可协助完成情景创建、需求评估和运营等任务，而教育者则保持监督。
用于仿真设计的一些有效 AI 应用有哪些？
AI 可以利用布鲁姆分类法创建学习目标，为不同学习者水平生成多个场景变体，等等。
人工智能能在不削弱人文关怀的情况下支持事后总结吗？
是的。正如 Jennifer Roye 博士所说：“AI 有点像共同复盘主持人。” AI 可以提出反思性问题，并识别心理安全问题，同时确保人类引导仍然处于核心位置。
AI 可以改进哪些运营任务？
人工智能可以通过分析项目数据、起草政策和程序，以及管理复杂的日程安排来支持战略规划，从而减轻行政工作负担。
