22/10/2025
Z przyjemnością informujemy, iż z początkiem października ukazał się w czasopiśmie BMC Medical Education artykuł badawczy autorstwa m.in. Joanny Fąferek, Małgorzaty Sudackiej z Centrum Innowacyjnej Edukacji Medycznej Collegium Medicum oraz Renaty Szydlak, Ady Frankowskiej i Andrzeja Kononowicza z naszego Zakładu, pt.”Applying ChatGPT to plan and create a realistic collection of virtual patients for clinical reasoning training”.
Badacze i badaczki wykorzystali ChatGPT w procesie planowania (z ang. blueprinting) realistycznej kolekcji 200 wirtualnych pacjentów, stosowanych w nauczaniu rozumowania klinicznego studentów medycyny, w tym do napisania 5 przypadków oraz stworzenia map pojęć do każdego z nich. Do podobnego zadania zaprosiliśmy 5 klinicystów, którzy również napisali swoje przypadki i mapy. Następnie zostały one porównane pod względem jakości i poprawności medycznej. Badanie wykazało, że choć kolekcja nie spełniła oczekiwań pod względem reprezentatywności, nie udało się wygenerować realistycznych zdjęć medycznych, a narracja scenariuszy charakteryzowała się pewną zauważalną powtarzalnością, sam proces tworzenia wirtualnych pacjentów wspomagany przez ChatGPT był porównywalny z pracą ludzką pod względem jakości treści medycznych, a studenci i recenzenci nie potrafili niezawodnie rozróżnić, które przypadki zostały wygenerowane przez AI. Wyniki sugerują, że treść przypadków wygenerowana przez AI może służyć jako dobry punkt wyjścia, ale proces ten wymaga udziału doświadczonych ekspertów, interakcji pomiędzy autorami oraz udoskonaleń, w celu zapewnienia różnorodności i realizmu przypadków.
Zapraszamy do lektury!
Virtual patients (VPs) are useful tools in training of medical students’ clinical reasoning abilities. However, creating high-quality and peer-reviewed VPs is time-consuming and resource-intensive. Therefore, the aim of this study was to investigate whether generative artificial intelligence (AI) ...
