澳大利亚的医疗系统正在应对复杂且不断变化的因素。有28%的澳大利亚人居住在农村和偏远地区，加上相当规模的老龄化人口，许多社区面临着严重的医生和护士短缺问题。与此同时，土著居民（First Nations）与非土著澳大利亚人之间的健康结果差异正在扩大“健康差距”。
获取优质且负担得起的医疗保健服务受到多种因素的影响——这不仅限于澳大利亚，而是全球范围内的问题。根据世界卫生组织（WHO）的最新数据，“至少50%的世界人口仍未完全覆盖基本医疗服务。” 在澳大利亚，科学、医疗保健和评估行业正在共同努力，寻找解决方案以改善这些问题并推动更好的医疗结果。去年，我们的国家科学机构——联邦科学与工业研究组织（CSIRO），发布了一项研究，强调了医疗领域中AI进入了一个“非凡的新时代”。正如CSIRO的研究主任David Hansen博士所强调的：“在医疗保健中使用AI的独特之处在于，模型的准确性可能意味着生与死的区别，或健康与疾病的持续。”
根据Pearson的《2024技能展望》报告，“AI将改变临床医生的能力，改善诊断，并帮助提供个性化治疗。” 为了充分实现这一潜力，有效的评估和资格认证将是确保专业能力并培养从业者与患者之间信任的关键。那么，AI如何用于衡量和验证安全有效患者护理所需的广泛技能呢？
基于模拟的评估通常被用来培训医疗专业人员处理现实场景。在过去十年中，这种评估方法已发展到涵盖各种临床相关情况下的技术技能评估。模拟并不是一种独立的工具，而是与其他能力测试一起使用，以确保医疗专业人员具备执业能力。如今——像许多评估工具一样——它正被AI重新定义。
令人兴奋的是，通过AI增强的基于模拟的评估，医疗专业人员将能够在比以往更动态和适应性更强的环境中展示实际技能。虽然传统的现实模拟有其优势，但它们成本高昂且用途有限。搭建物理环境需要时间和金钱——通常需要招募和培训演员来扮演患者角色。即使如此，有些场景实际上无法重现——例如罕见的紧急情况或涉及文化细微差别的场景。AI可以通过更快地生成更个性化、更复杂或可重复的场景来弥补这一差距。这项技术的进步将进一步拓宽基于模拟的培训和评估在医疗保健中的应用。
不久前，NVIDIA发布了世界上第一个人形机器人基础模型以及先进的模拟框架。有趣的是，这些机器人从模拟环境中学习的内容远多于从现实世界经验中获得的。同样的原则也适用于人类学习。在为高风险、快节奏环境准备医疗专业人员时，AI增强的模拟可能是我们拥有的最强大的培训和评估工具。试想一下医院中遇到的各种人群——具有不同经验水平的专业人士，也许来自不同的文化和视角。通过AI模拟，无论是高级医疗专家还是经验较少的医学生，都可以多次演练不同类型的场景，以降低风险或测试新技术或治疗方法。
AI增强的模拟评估可能带来更多积极医疗结果的场景：
- 推进急诊医学：
AI可以实时调整患者的反应——例如，在危机中升级症状或根据治疗降级症状——或根据候选人的犹豫改变症状，模仿真实临床护理的不可预测性。例如，AI增强的模拟评估能否更好地训练医疗专业人员掌握复苏技能？在生死攸关的情况下，每一秒都可能决定患者的命运。随着技术的进步，在急诊科帮助专家更快应对危机的潜力巨大。
- 改善全科医生咨询：
虽然许多澳大利亚医生通过批量计费（bulk billing）确保服务对所有人开放，但有些人认为，一些医生选择不批量计费，或者减少每位患者的时间以最大化医疗保险回扣。在澳大利亚联邦选举前夕，这一问题成为热点话题，政府承诺投资85亿澳元扩展批量计费计划。AI模拟咨询有潜力更好地为医疗专业人员做好全科医生这一关键角色的准备——通常是早期发现健康问题和后续护理的门户。除了评估临床推理和决策外，这些模拟还可以评估医疗专业人员如何有效利用AI工具进行咨询。这种方法不仅支持更高效能的实践者发展，还通过将技术整合到现实场景中而不牺牲护理标准来改善患者结果。
- 培养软技能如沟通能力：
关键的医疗工作者角色现在需要结合富有同情心的患者互动以及先进技术支持的技能。优质的患者互动基于技术和以人为本的技能——找到完美的平衡至关重要。例如，在护士短缺的情况下，对护士助理和注册护士的需求增加，他们需要同时拥有软技能和技术技能。AI驱动的虚拟形象可以模拟不同类型患者——来自不同人口统计或未被充分代表的群体——评估护理候选人如何处理困难对话、表达同理心并解决问题。这些基于AI的模拟器还可以提供个性化反馈——根据学习者的熟练程度调整模拟场景的难度。大型语言模型可以创建逼真的对话，例如患者在危机中恐慌的情景。
AI的使用使这些模拟示例对个人行为更具响应性，从而提供对其处理复杂挑战能力的更丰富评估。通过为专业人士提供更沉浸式的体验来展示他们的知识、技能和能力，AI增强的模拟将在培训和评估新职能（如护理示例所示）以及更复杂的医疗程序（如外科手术）方面发挥重要作用。
尽管这些模拟已经以原型形式存在，但在许多医疗机构中，挑战在于它们能够以多快的速度开发、调整和扩展——以及成本如何？要有效，AI驱动的基于模拟的评估需要针对能够产生最深远影响的领域。随着技术的快速进步，创建和定制这些模拟在未来可能会变得更加容易且经济实惠。
由AI增强的基于模拟的评估为培训和评估提供了强大的工具——但像任何其他AI辅助系统一样，其输出的质量取决于其所基于的数据。如果数据包含偏见或误解，那么AI不可避免地会反映并强化这些限制。这就是“人在回路”模式的重要性所在——尤其是在涉及多样化患者群体的临床场景中。由于不同地区和人口统计之间的健康不平等，临床模拟开发者需要包容所有类型的患者。该领域的专业角色仍需结合技术专长和必要的人类技能，因为它们关乎最高风险：人们的生命。要进入“AI的非凡新时代”，确保所有AI工具——包括那些用于基于模拟评估的工具——适合目标、响应患者需求并能够应对最紧迫的健康挑战将是根本。
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