人工智能（AI）已迅速渗透到医疗保健领域，为医疗提供者和管理者提供了强大的工具，帮助他们提高患者护理质量[1, 2]。医疗模拟也已接纳人工智能，但其应用和努力在很大程度上是机会主义的，在基于模拟的教育不同领域中仅有一些孤立的可行性示范[3-5]。模拟提供了一个丰富且受控的环境，可以在将患者和提供者风险降至最低的同时测试和部署AI工具；而AI则提供了一种强大的工具，能够改变我们设计、交付和评估模拟的方式。在《模拟进展》（Advances in Simulation）的这一特刊中，我们旨在突出展示AI在健康和社会护理模拟中的前沿研究、创新方法和实际应用。
AI是一个广义术语，描述能够复制被认为需要人类智能的任务或模拟机制的计算系统[2]。机器学习（ML）和深度学习指的是AI的一个子集，使计算系统能够从数据中学习，而无需明确编码规则和算法[6]。生成式AI指的是可以被提示生成多种形式内容的算法和模型。在生成式AI中，大型语言模型（LLMs）专注于生成基于文本的内容。通过在手持设备和其他计算设备上的应用程序广泛传播LLMs，生成式AI变得更加可用和可访问，支持日常使用的可访问性和可扩展性。要充分挖掘AI在医疗模拟所有领域的潜力，我们必须采用结构化方法来实施、评估和采用AI。
人工智能在医疗模拟中的思考模型
人工智能在医疗模拟中的快速演变和应用已导致其以各种不同方式被使用[3-5]。随着该领域进一步发展，以有组织的方式构思AI的应用将变得重要。基于我们集体经验和对已发表证据的理解，我们提供了以下思考模型，说明AI如何可在医疗模拟中应用以推进临床护理（图1）。我们看到五种可能的核心主题应用类别，其中许多与现有证据和模拟的既定用途密切相关[7-13]。这五个主题应用领域是：（1）医疗模拟教育[7]（即培训医疗提供者和其他学习者群体）；（2）医疗评估[14]（即评估医疗提供者和其他学习者的绩效）；（3）模拟教师发展[15]（即培训模拟讲师和促进者）；（4）转化模拟[11]（即使用模拟改善患者护理、患者安全和系统级性能）；以及（5）模拟研究与学术[12, 13]（即模拟科学；探索模拟为何以及如何发挥作用的学术研究）。虽然这些类别之间确实存在一些重叠，但在这些主题领域中构思AI的应用可以帮助研究人员和学者思考他们的工作如何适合AI在医疗模拟中持续讨论。
图1
AI在医疗模拟中的应用：一种思考模型
在五个主题应用领域内，有几种方式可以应用AI来支持人类在这些领域实现项目目标。首先，AI可以作为工具用于辅助基于模拟的教育、研究和转化项目的设计和开发。例如，AI工具可用于编写学习目标、开发基于循证临床实践的模拟场景、生成复盘提纲、根据学习者类型调整场景以及构思研究设计和方案[3, 4, 5, 16, 17-19]。其次，AI可以通过嵌入软件中来辅助模拟干预的交付和执行，例如由AI驱动的虚拟患者、虚拟讲师或自适应学习系统[5, 20]。第三，AI可用于收集和分析模拟中的数据，这可能为进一步了解个人、团队或系统级绩效提供见解[4, 19, 20]。通过AI收集数据可以支持第四种应用，即评估模拟并提供反馈（给学习者或促进者），这已探索为基于实时数据分析的个性化反馈，用于个人评估和技能及韧性发展、团队绩效评估，以及使用AI聊天机器人指导学习过程[4, 5, 20]。最后，我们认为AI在帮助传播模拟项目、学术研究和研究成果方面也发挥作用，例如协助开发信息图表和视觉摘要或提供写作协助[4, 20, 21]。
成功将AI整合到医疗模拟项目中有四个基础要素：AI伦理、AI素养、网络安全和治理。使用AI作为工具时，应仔细考虑并积极解决一系列潜在的伦理问题。AI系统中的固有偏见可能导致基于性别、种族或民族的学习者结果差异；AI幻觉（即内容编造）可能呈现影响学习成果的虚假信息；未能获得知情同意可能导致违反数据保护法规[20, 21, 22]。其次，模拟项目必须确保关键利益相关者具备足够的AI素养，包括理解AI的能力和局限性（例如伦理问题）、了解数据如何收集和利用，以及使用专门为支持模拟活动开发的相关AI驱动工具的经验[23, 24]。将AI成功整合到医疗模拟项目中需要多方面的技术来防范模拟应用范围内的各种网络安全威胁。应制定策略来解决恶意软件、勒索软件、对抗性模型操纵以及凭证或个人信息盗窃等领域的威胁[25]。鉴于影响模拟中AI整合的众多领域和方面，对AI使用的治理至关重要。项目应考虑制定AI使用的本地政策，以及监督、问责、影响评估和伦理决策的标准化流程[26]。
医疗模拟中AI的思考模型为学者提供了结构，以构思如何在其模拟项目中整合AI。我们鼓励作者在塑造投稿时考虑此模型，无论是研究报告、创新、评论还是观点文章。通过这样做，《模拟进展》的这一特刊将引起人们对一个及时而关键机会的关注：不仅将AI作为提高模拟效率的工具，而且作为重新构想模拟所能实现目标的催化剂。
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