Week 33(2024/05/20-2024/05/24)

 任務進度

ADL收案總人數33人

收案過程中遇到的問題:

  1. 部分個案之診斷可能已是常期疾病(已發病十年)或是多次中風(六個月內中風三次)，其病前ADL應詢問此次入院診斷前抑或是生病之前？

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Week 13 (2023/12/25-2023/12/29)

  任務與進展 2023/12/27會議暫停一次 本週收案人數：1人 心得與困難 研究計畫撰寫課程紀錄 我的主題：My GPTs 應用於巴氏量表評估之標準病人之成效驗證 資料檢索、文獻閱讀與評析以及如何大致確立研究問題 1. 確認研究目的 2. 搜尋3篇相關研究論文 3. 關鍵字：Artificial Intelligence, Standardized patients 文獻閱讀 Lessons Learned from the Usability Evaluation of a Simulated Patient Dialogue System 摘要 介紹了一個虛擬病人對話系統，讓醫學生練習歷史資料收集技能。該系統涵蓋多種病例和醫學專業領域，支持自然語言交互。 目標 解決模擬病例數量有限的問題，設計一個可以處理各種臨床條件的對話系統。該系統允許醫學訓練者透過圖形界面輕鬆創建虛擬病人​。 評估設計 評估了系統是否提供跨臨床案例的高品質對話。使用不同類型的案例（已見和未見的案例）進行評估​。 結果 評估顯示，所有方面在未見案例中的評分高於已見案例。系統在未見案例中的詞匯覆蓋率非常高，達到97.5%​。 總結 該系統可支援醫學生進行歷史資料收集訓練，並提供對系統優勢和局限性的見解​ Using virtual standardized patients to accurately assess information gathering skills in medical students 摘要 介紹了一個虛擬標準化病人系統 (Virtual Standardized Patient, VSP)，允許醫學生練習歷史資料收集技能並立即獲得回饋​。 該系統採用人工智能和3D角色，進行自然語言溝通，自動評估學生表現​ 。 方法 透過計算機自動評估與人工評估進行比較，以確保評分系統的準確性​。 結果 計算機系統評分與人工評分相似，整體準確率為87%，與人工評分的90%相當​。 實踐要點 VSP可進行自然語言溝通，使用AI技術。 VSP允許學生反覆練習，並立即對歷史資料收集技能進行反饋。 計算機評估與人工評估相當​。 優勢 提供即時反饋與詳細分析。 彈性安排學習時間。 減少標準化病人的變異性和評分者的變異性。 降低成本​。 局限性 目前系統僅限於評估信息收集領域，不涉及...
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Week 37(2024/06/17-2024/06/21)

主要任務 生理OSCE考官回饋逐字稿&影片進度 本周進度  影片主訴訪談片段擷取20份 考官回饋影片擷取9份 考官回饋逐字稿9份 總計  影片主訴訪談片段擷取32份 考官回饋影片擷取12份 考官回饋逐字稿12份
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