摘要
引言
人工智能(AI)和虚拟现实(VR)在医疗教育中的日益融合，为促进协作学习和提高患者安全提供了创新途径。本叙述性综述考察了由AI驱动的虚拟现实(VR)模拟（如用于外科培训和患者沟通）对医疗学生知识获取、临床技能发展和协作能力的协同影响。它还探讨了长期知识保留、虚拟场景中的伦理考量以及高风险模拟对学习者心理韧性的影响。
方法
本综述以详尽的文献搜索为特色，涵盖了PubMed、CINAHL、Scopus、Google Scholar及其他相关数据库，以识别2005年至2024年间发表的研究。特别关注在医疗教育中AI和VR干预措施，尤其是那些与跨学科学习或患者安全相关的成果。数据根据适应性学习、技术技能发展、团队合作、患者安全和伦理等主题进行了分析。
结果
本综述的结果具有显著的实际意义。五个关键主题浮现出来：适应性学习(n=17)，沉浸式技能发展(n=10)，团队合作增强(n=10)，患者安全(n=18)，和伦理考量(n=21)。这些主题突显了AI和VR在医疗教育中的潜力。AI驱动的适应系统实现了个性化的VR培训，增强了参与度和知识保留。模拟过程中的实时AI反馈改善了在安全可控环境中的决策能力。跨学科团队模拟增强了沟通和协作能力，这对有效的临床护理至关重要。嵌入VR场景中的伦理模块促进了道德推理。几项研究还报告称，在接受VR培训后，学习者在执行临床程序方面的信心有所增加，表明他们对实践准备更为充分。
结论
AI和VR的结合有潜力彻底改变医疗教育，培育个性化、沉浸式且符合伦理的学习。这些技术提高了技术熟练度，并使学生能够应对现代临床实践的复杂需求。战略性实施可以减少错误，改善患者结果，并营造安全文化。然而，这一旅程尚未结束。继续研究对于评估这些教育创新的长期效果和成本效益，以及跟上医疗教育领域中迅速发展的AI和VR步伐至关重要。
引言
人工智能(AI)和虚拟现实(VR)的快速发展正在改变医疗教育，提供动态、互动和沉浸式的学习体验，超越传统培训方法。一系列AI模型常用于医疗和教育领域。历史上，医学教育依赖于讲授式教学和静态模拟，尽管有价值，但往往缺乏全面培训临床决策和跨学科协作所需的适应性和现实感。越来越多地，这些传统方法正在被补充甚至取代，取而代之的是AI和VR驱动的模拟，这些模拟更好地符合现实需求并增强了患者安全的关键方面。鉴于医疗交付的复杂性和跨学科团队合作的重要性，迫切需要模拟真实、基于团队的场景来培养协作、沟通和以患者为中心的护理的培训工具。
AI在医疗教育中的一个显著优势是其能够创建适应性学习路径，量身定制每个学生的进度，提供即时和具体的反馈，帮助学生解决弱点并发挥长处，从而加速技能获取。相比之下，VR则提供了高保真模拟，复制了广泛的临床场景，从复杂的手术程序到高压环境下的以患者为中心的护理。通过结合AI的适应性和VR的沉浸特性，学生能够在重复练习、实时决策和协作场景中获得宝贵经验，所有这些都在一个安全、受控的环境中进行，不会对实际患者造成风险。
方法
本研究遵循Ferrari (2015)改编的结构化综述方法，覆盖2005年至2024年的时间段。叙述性综述对于识别模式、解决特定问题和组织快速增长的研究兴趣领域的复杂主题非常有价值。根据Jackson等人的观点，有效的综述需要对先前研究进行精心组织的综合，以提供连贯的分析。本叙述性综述旨在加深对AI和VR在跨学科学习和患者安全方面综合影响的理解，填补现有文献中的空白，并突出进一步探索的领域。
搜索策略
设计了一个多步骤的搜索策略，以捕捉有关AI和VR在医疗教育中的相关文献，具体结构如下：
确立了直接的研究问题和目标，以集中搜索并确保与研究目的的一致性。选择了与研究主题相关的关键学术数据库，包括PubMed、CINAHL、Scopus、Google Scholar、Medline (Ovid)、EBSCOhost、教育资源信息中心(ERIC)、教育资源源、Web of Science等，以确保来源的全面覆盖。确定了关键词及其相关同义词，以针对特定主题，如“医疗教育中的AI”、“VR模拟”、“跨学科学习”、“患者安全”和“临床决策”。应用布尔运算符（AND、OR、NOT）组合术语，创建诸如("虚拟现实" OR "AI技术") AND ("患者安全" OR "临床决策") AND ("医疗教育" OR "跨学科学习")的搜索字符串。过滤器限制了过去10年的文章、同行评审研究和特定类型的研究，如系统综述和实验研究。咨询了灰色文献，包括会议记录和医疗组织的报告，以获取额外见解。
使用Mendeley组织文章，便于高效的参考跟踪和管理。记录了搜索过程的每一步，包括数据库、关键词和应用的过滤器，以确保透明性和可重复性。根据研究问题和目的提取和综合了相关数据。
发现
分析呈现了(N=76)篇文章的主要主题发现，包括适应性学习(n1=17)、沉浸式技能发展(n2=10)、团队合作(n3=10)、患者安全(n4=18)和医疗培训中的伦理考量(n5=21)。
适应性学习
在虚拟现实(VR)模拟中使用人工智能(AI)创建适应性学习路径，对提升医疗教育具有显著前景，因为它能够提供个性化和响应式的培训方法。在适应性学习中，AI技术持续评估学习者的优势和劣势，相应地调整教育内容。在VR中，每个模拟都可以根据学生可能需要更多练习的领域进行定制，同时随着他们展示出的能力逐步增加复杂性。
AI驱动的VR模拟中的个性化设置在医疗培训中尤为重要，因为在医疗培训中，实践技能、准确性和在压力下做出反应的能力至关重要。参与AI适应性VR模拟的学生在传统模拟方法下表现出更高的程序准确性与自信心。这种方法打破了教育中的“一刀切”模式，使学生能够独立发展自己的能力，最终导致知识保留和技能获取的改进。此外，VR中AI系统的实时反馈不仅在发生错误时纠正它们，还帮助学生理解最佳实践背后的理由，培养对患者安全协议的深入理解和强调医疗中持续学习和改进的重要性。
AI驱动适应性学习的另一个好处是其提升技能长期记忆的潜力。根据Elendu等人(2024年)、Halkiopoulos和Gkintoni(2024年)以及Zhai等人(2021年)的研究，个性化反馈和适应性学习与复杂临床场景中更高水平的记忆保留相关。研究表明，当学生在基于VR的模拟中接收到特定行动的即时、定制反馈时，他们更有可能在实际临床环境中保留和应用这些信息。这些发现对高风险医疗领域尤为重要，因为正确回忆和执行程序的能力直接影响患者结果，凸显了医疗专业人员在改善患者护理中的关键作用。
将人工智能(AI)和虚拟现实(VR)整合到医疗教育中可以彻底改变培训和学习体验。AI增强的VR应用程序可以为医学生、临床医生和医疗专业人员提供沉浸式、逼真的模拟环境，以磨练他们的技能。然而，开发、维护和长期支持这些系统存在几个重要的技术挑战，机构必须解决这些问题，以确保其持续的有效性、可靠性和可扩展性。这些挑战包括资源需求、系统集成、数据安全和持续的软件更新。
AI赋能的VR模拟中的适应性学习代表了向以学习者为中心的医疗教育方法的转变。通过将模拟训练与个人学习需求对齐，适应性AI不仅提升了学生的操作技能，还使他们能够以更大的信心和精确度处理复杂的患者护理场景，激励新一代的医疗专业人员。
沉浸式技能发展
虚拟现实(VR)的沉浸性质为医疗学生提供了一个独特的发展关键临床技能的环境，这个环境既无风险又真实。VR能够复制高保真的临床情景，使学生能够在传统方法难以匹敌的细节和沉浸程度下进行程序和患者互动的练习。VR模拟通过让学生深入参与复杂的临床任务，范围从手术技术到应急响应，促进了动手技能的发展，这对于高风险医疗环境至关重要。
VR的一个主要优势在于其能够模拟学生在培训期间很少遇到但在现实世界中确保患者安全至关重要的高风险情景。Jacobs & Maidwell-Smith, 2022; Rushton 等人，2020; Trevi 等人，2024 探讨了VR在模拟心脏骤停情况中的应用，他们发现参与这些沉浸式模拟的学生在执行心肺复苏(CPR)时表现出更高的信心和准确性。他们的研究表明，VR的真实、360度环境使学生能够反复接触关键程序，通过练习和纠正建立能力而无需危及患者生命。这种重复、高保真的练习已被证明能显著提高临床技能或表现，因为经常参与VR模拟的学生在技能保留和应用方面往往表现出显著改善。
此外，VR的沉浸性质不仅有助于技术技能的获取，还能提高学生在压力下做出决策的能力。在复制真实生活患者互动的情景中，学生会迅速做出高影响力决策，例如诊断病情或选择治疗路径，从而培养他们的临床判断力和情境意识。VR模拟提高了护理学生的决策能力和程序自信，因为他们遇到了并在模拟环境中管理了现实的挑战。
VR的沉浸属性有助于创建一个培训环境，在其中医疗学生可以反复参与复杂的临床情景，更深入地理解患者护理实践，并在没有现实生活培训风险的情况下获得实践经验。通过在一个安全、受控的环境中构建这些能力，VR为发展可转移到临床环境的关键技能提供了宝贵的途径，帮助确保医疗专业人员对以患者为中心的护理需求做好准备。
跨学科团队合作
将虚拟现实(VR)和人工智能(AI)整合到医疗教育中为加强跨学科团队合作提供了有希望的机会——这是确保有效患者护理的重要技能（表4）。跨学科的合作，包括护理、医学和联合健康职业，对于整体管理患者病例至关重要。VR模拟提供了一个现实且吸引人的平台，来自不同领域的学生可以在其中参与基于团队的场景，他们必须在现实条件下有效地沟通并共同做出决策。AI通过根据团队互动动态调整模拟进一步增强了这种环境，促使学生共同克服实时挑战。
本综述强调了基于VR的团队合作模拟在提高医疗学生沟通和决策能力方面的显著益处。参与专注于急性创伤病例的VR模拟的学生展示了更好的沟通能力，即使在高压情况下也是如此。接受VR模拟训练的学生更好地理解了每个团队成员的角色，最终导致更协调和更快的决策。VR的沉浸性质可以模拟现实临床环境的压力和紧迫感，为学生提供操作所需技能的实践场地。
此外，跨学科VR模拟被证明能培养角色专业化意识——这是医疗团队合作中有效性的关键组成部分。了解并尊重每个学科的贡献能使医疗专业人员高效工作，做出明智的患者护理决策。Kim等人（2024年）、S. Liaw等人（2020年）和Qiao等人（2021年）发现，参与涉及多样化团队角色的VR模拟的学生报告了对跨专业合作的更深刻认识。学生不仅磨练了技能，还深入了解了其他专业人士如何为患者结果做出贡献，这对培养临床环境中的相互尊重和依赖至关重要。
此外，AI增强的VR环境使得模拟能够呈现出独特的、未计划的挑战——例如患者的突然恶化或意外并发症——这要求团队成员迅速重新评估并调整他们的策略。这种适应性反映了现实中的医疗情景，其中灵活性和清晰的沟通对于积极的结果至关重要。专为跨学科团队设计的VR模拟促进了适应性专业知识的发展，使学生学会如何根据不断变化的临床情况调整沟通和策略。这种适应性对于患者的安全和保障至关重要，因为它鼓励未来的医疗团队保持协调并对变化做出响应，从而防止不良事件的发生。
认识到医疗专业人员、教育工作者和政策制定者在通过整合沉浸式技术（VR和AR）和AI塑造医疗和公共卫生教育未来方面的重要作用是非常重要的。这些技术可以提升学习、改善结果并促进各机构间的标准化。建立明确的指导方针和促进跨机构合作是这些工作的反复出现的主题。标准化指南和跨机构研究对于建立在医疗教育中使用AI和VR技术的最佳实践至关重要。这些举措有助于确保各机构之间的安全性、一致性和高质量学习成果。随着AI和VR继续重塑医疗培训，这些框架将仍然是推广实用、基于证据的方法的关键，最终改善医疗服务和患者结果。
利用AI和VR进行医疗教育中的跨学科团队合作培训，为学生提供了一种现实且引人入胜的方法，以发展和完善以患者为中心的护理所必需的协作技能。通过模拟基于团队的临床经验，VR和AI使学生准备好应对现代医疗环境的复杂性，在这些环境中有效的团队合作对于确保患者安全和质量结果至关重要。
患者安全准备
虚拟现实(VR)结合人工智能(AI)在提升医疗教育中的患者安全准备方面具有不可估量的价值（表5）。在基于VR的模拟中，学生可以在受控环境中练习复杂且高风险的程序，在不危及患者安全的情况下纠正错误或失误。这些VR环境中的AI驱动实时反馈使学习者能够当场识别错误并修改他们的行为，从而培养更安全的实践并随着时间推移提高临床能力。使用AI增强VR模拟的学生在转到自然临床实践后显著减少了错误率。在VR模拟中无风险地反复练习和精进技能的能力，极大地促进了从学习到实践的安全过渡。
VR模拟伦理情景和决策的能力也为学生在患者护理中可能遇到的道德挑战做好了准备。医疗提供者常常面临需要快速决策的伦理困境，而VR模拟提供了一个安全的空间供学生探索这些情况。包含AI驱动反馈的VR模拟在伦理选择方面帮助学生更有效地识别和评估风险，从而做出更明智的决策。在这种高风险情景中接触伦理复杂性使学生能够练习做出平衡且以患者为中心的决策，提高了他们应对实际实践的准备度。
此外，基于VR的培训与学生在处理临床程序和患者互动时的信心增加有关，这对患者安全有积极贡献。接受VR模拟培训的护理学生报告称，在执行程序和管理患者危机时比接受传统方法培训的学生更具信心。这种增加的信心至关重要，因为研究表明，感到技能自信的医疗专业人员在压力下犯错的可能性较小。通过这种方式，VR培养了一种直接转化为更安全、更有效患者护理的实践准备。
在AI增强的VR模拟中进行实时错误识别和纠正使学生能够养成反思性的患者护理方法。模拟可以复制各种“假设”情景，让学生了解他们行为的潜在后果。参与VR培训的学生在进入临床实践时遭遇关键安全事件的可能性较低，将其归因于提高的预见和解决安全风险的能力。这种主动的患者安全方法——通过在VR中反复暴露于错误识别和响应训练而培养——使学生具备了预期、识别和管理现实世界中安全风险的心理框架。
通过为学生提供现实的、注重实践的经验，VR和AI显著提高了患者安全准备。这些工具支持发展避免错误、以患者为中心的实践，增强学生信心，并优先考虑未来患者的安全和福祉。通过这种方式，VR和AI正在塑造新一代医疗提供者，他们在职业生涯开始时就能提供更安全、更高质量的护理。
增强临床决策技能
医疗教育中的虚拟现实(VR)和人工智能(AI)提高了学生的临床决策技能，使他们能够在复杂的场景中以信心和准确性做出明智的选择（表6）。通过VR模拟真实的患者互动和医疗场景，学生可以在没有真实后果的安全环境中应用诊断推理和治疗规划。这些模拟中的AI驱动反馈提供了有针对性的指导，帮助学习者理解每个决策的影响，从而引导他们在自然临床环境中做出知情反应，培养信心和准确性——这是患者安全的基本方面。
VR在决策培训中的一个重要优点是允许学生在受控但现实的高风险场景中反复练习。参与模仿急诊室情境的VR模拟的学生在批判性思维和解决问题能力方面表现出显著的改进，通常优于通过传统方法培训的同伴在实际临床挑战中应用这些技能的表现。这不仅增强了个人决策能力，还促进了紧急护理环境中的更大情境意识。AI集成的VR模拟的适应性通过在适当复杂性水平上引入挑战，要求学生根据动态患者状况重新评估和调整其治疗策略，从而进一步推动这一点，增强了在高压临床环境中进行临床决策的一项关键技能。
除了实践技能外，VR模拟还为发展伦理决策能力提供了有力途径，通过让学生置身于需要考虑患者价值观、优先护理和复杂伦理困境的情景中。暴露于基于VR的伦理挑战的学生，例如围绕生命支持或资源分配的决策，获得了对患者护理伦理维度的深刻见解。VR的沉浸性有助于弥合理论伦理原则与实际应用之间的差距，允许学生权衡选项并基于伦理考量做出以患者为中心的决策。
此外，AI和VR还支持反思实践，这是完善决策的关键组成部分。通过实时反馈其选择并允许探索替代反应，VR鼓励学生反思自己的行动，帮助他们在临床环境中建立韧性和洞察力。参与带有AI指导反馈的VR模拟的学生报告称，他们的批判性反思有所改善，这对做出深思熟虑的临床决策至关重要。这种判断和自我评估的持续改进直接贡献于整体患者安全。
讨论
本叙述性综述旨在探讨人工智能(AI)和虚拟现实(VR)结合对医疗教育中跨学科学习成果和患者安全的影响。我们的综合分析突出了几个关键主题：适应性学习的变革力量、沉浸式技能发展的深度、跨学科团队合作的增强，以及患者安全准备的显著改善。本节解释这些发现，讨论对患者安全的整体贡献，承认本综述的局限性，并概述对实践和未来研究的关键影响，提供关于AI和VR对患者安全积极影响的保证。
解开AI和VR在医疗教育中的协同影响
AI整合到VR模拟中代表着从传统的讲授和静态模拟方法的重大转变，从根本上重塑了医疗教育领域。在这些模拟中，AI充当动态控制器，创建重新定义个性化教育的适应性学习路径。这不仅仅是个性化内容的问题；而是优化学习曲线并确保在进入复杂挑战之前掌握基础技能。这种方法连续评估学习者的进步并动态调整情景复杂性和反馈，直接增强了程序准确性与学习者的自信心。证据表明，这种定制体验对于更深层次的长期记忆保留和程序准确性至关重要，直接影响学习者应对现实临床需求的准备度，并减少在实践中过渡时出错的可能性。VR模拟过程中AI系统提供的实时反馈在帮助学生内化最佳实践方面发挥了重要作用，培养了快速准确应对关键情况所必需的主动性心态。
与此相辅相成的是，沉浸式VR环境为关键临床技能的动手发展提供了无与伦比的平台。本综述强调了VR在高保真度模拟复杂医疗场景方面的独特能力，创造了一个现实且无风险的环境，学生可以在其中深入参与复杂的任务，如外科手术或应急响应。例如，在外科手术模拟中，学生可以在高度逼真的虚拟环境中练习切口和缝合。这种体验式方法培养了深刻的技能获取和能力，超越了传统培训方法的限制。一个关键的分析见解是VR模拟高风险情景的能力——如心脏骤停情景，这些情景在常规培训中很少遇到，但对于患者安全却至关重要。文献综述表明，在这些沉浸式环境中进行的重复、高保真练习显著提高了学生在进行关键程序（如心肺复苏术CPR）时的信心和准确性。这种增强的信心和熟练度，培养于安全环境中，直接转化为临床实践中的改进表现和更好的技能保留。
VR模拟不仅仅是关于技术技能，它们在增强决策和情境意识方面也起到了关键作用。通过将学生置于高风险选择的控制但真实的环境中，VR培养了在诊断条件和选择治疗路径时的快速准确判断能力。这种压力下的决策形式是临床培训的关键方面，因为快速、合理的决策直接影响患者结果。VR在决策和情境意识中的这种强调使受众对这些模拟的有效性充满信心。
跨学科团队合作：患者安全的核心要素
虚拟现实(VR)和人工智能(AI)在医疗教育中的结合代表了在培训专业人员协同工作方面的重大进步。跨学科的有效合作，包括护理、医学和辅助健康专业，对于提供全面的患者护理至关重要。VR模拟提供了一个现实且吸引人的平台，来自不同领域的学生可以在其中参与基于团队的场景，他们必须在现实条件下有效地沟通并共同做出决策。重要的是，AI通过根据团队互动动态调整模拟进一步增强了这种环境，促使学生共同克服实时挑战。
本综述强调了基于VR的团队合作模拟在提高医疗学生沟通和决策能力方面的显著益处。参与专注于急性创伤病例的VR模拟学习者展示了更清晰的团队成员角色理解。这一洞见使他们在压力下能够更好地协调和更快地响应，直接为高强度、跨学科的团队合作做好准备。
此外，这些跨学科的VR模拟被证明能培养角色专业化意识——这是医疗团队合作中有效性的关键组成部分。通过让学生体验各个角色的独特贡献，VR增强了他们对不同学科如何交叉以提供以患者为中心的护理的理解。参与涉及多种专业角色模拟的学生往往表达出对跨专业合作的更深理解，这促进了团队成员之间的相互尊重和依赖。这种承认并融入多样化专业知识的能力对于确保实际医疗环境中的全面患者护理至关重要。
一个特别引人注目的方面是AI增强的VR如何在模拟中引入未计划的、不断演变的挑战——例如患者的突然恶化或意外并发症——这要求团队成员迅速重新评估并调整他们的策略。这种适应性反映了现实中的医疗情景，其中灵活性和清晰的沟通对于积极的结果至关重要。专为跨学科团队设计的VR模拟促进了适应性专业知识的发展，使学生学会如何根据不断变化的临床情况调整沟通和策略。这种适应性对于患者的安全和保障至关重要，因为它鼓励未来的医疗团队保持协调并对变化做出响应，从而防止不良事件的发生。
最终，VR和AI为医疗教育中的跨学科团队合作培训创造了强有力的环境。通过促进基于团队的临床模拟，这些技术使学生能够建立必要的协作技能，显著提高他们应对现代医疗环境复杂性的准备度。这种创新的培训方法不仅增强了个人能力，还培养了注重团队合作的思维方式，这对于实现高质量的患者结果和确保患者安全至关重要。
提升临床判断、伦理决策和整体患者安全准备
在适应性学习、沉浸式技能发展和增强的跨学科团队合作的个别优势基础上，AI和VR的结合应用显著提升了整个医疗教育领域的患者安全准备，特别是通过提高临床判断和伦理推理能力。
将AI与VR相结合有效地增强了学生的临床决策技能，为在复杂患者护理情景中做出关键及时的决策提供了坚实的基础。通过VR模拟，学生体验到真实的患者互动和医疗状况，使他们能够在安全和受控的环境中进行诊断推理和治疗规划。这种设置使学习者能够通过AI驱动的反馈了解每个决策的影响，从而引导他们在自然临床环境中做出知情反应，培养信心和准确性——这是患者安全的基本方面。
VR在决策培训中的一个重要优势是它允许重复练习，特别是在高风险情景中。参与模拟急诊室情境的VR模拟的学生在批判性思维和解决问题能力方面表现出显著的改进，通常优于通过传统方法培训的同伴在实际临床挑战中应用这些技能的表现。这不仅增强了个人决策能力，还促进了紧急护理环境中的更大情境意识。AI集成的VR模拟的适应性通过在适当复杂性水平上引入挑战，要求学生根据动态患者状况重新评估和调整其治疗策略，从而进一步推动这一点，增强了在高压临床环境中进行临床决策的一项关键技能。
除了实践技能外，VR模拟还为发展伦理决策能力提供了有力途径，通过让学生置身于需要考虑患者价值观、优先护理和复杂伦理困境的情景中。暴露于基于VR的伦理挑战的学生，例如围绕生命支持或资源分配的决策，获得了对患者护理伦理维度的深刻见解。VR的沉浸性有助于弥合理论伦理原则与实际应用之间的差距，允许学生权衡选项并基于伦理考量做出以患者为中心的决策。
此外，AI和VR还支持反思实践，这是完善决策的关键组成部分。通过实时反馈其选择并允许探索替代反应，VR鼓励学生反思自己的行动，帮助他们在临床环境中建立韧性和洞察力。参与带有AI指导反馈的VR模拟的学生报告称，他们的批判性反思有所改善，这对做出深思熟虑的临床决策至关重要。这种判断和自我评估的持续改进直接贡献于整体患者安全。
在无风险的情况下练习复杂程序并结合即时AI驱动反馈进行实时错误纠正的能力，直接降低了学习者的错误率。这不仅培养了技术能力，还培养了一种主动的风险缓解方法。VR模拟培训已被证明提高了学生在处理临床程序和患者互动方面的信心——这对患者安全至关重要。自信于自身技能的医疗专业人员在压力下表现出更高的准确性和韧性，减少了犯错的可能性。此外，具有实时错误识别和AI增强反馈的VR模拟鼓励学生采用一种反射性的患者护理方法。通过纳入各种"假设"情景，VR允许学生基于其决策探索潜在结果，增强他们对风险管理的意识。参与基于VR的培训的学生在进入临床实践时不太可能遭遇关键安全事件，将其归因于提高的预见和解决安全风险的能力。这种主动的培训方法使未来的医疗提供者能够内化一种专注于患者安全和风险预防的思维，培养一种优先考虑患者福祉的护理文化。
最终，AI和VR增强的模拟正在通过培养学生临床决策能力、伦理推理和整体患者安全准备来彻底改变医疗教育。这些技术通过提供现实情景和伦理复杂性，使学生能够自信且熟练地应对各种临床情况。AI在VR模拟中提供的定制反馈进一步锐化了批判性思维和适应能力，确保学生能够在实践中做出知情的、以患者为中心的决策，支持安全的患者结果，并培养一支有能力、有韧性的劳动力队伍，以应对现代医疗的不断变化的挑战。
新兴技术在促进跨学科协作和提升患者安全中的作用
人工智能(AI)和虚拟现实(VR)在医疗教育中的整合为促进跨学科协作和提升患者安全成效提供了变革潜力。Liaw等人(2023年)证明，VR脓毒症培训中的AI驱动虚拟代理在复制跨专业团队的动态方面表现出色，显著提高了护理学生的临床知识——这突显了在人力资源受限的情况下AI的可扩展性优势。这种可扩展性预示着未来AI可以弥补医疗教育的不足，使其更加普及和高效。此外，沉浸式VR模拟一贯改善团队沟通和协作：使用IVRS的护理学生在练习ISBAR（介绍、情况、背景、评估、建议）和CUS（我担心、我不舒服、这是一个安全问题）等协议时表现出明显的角色清晰度和果断沟通的提升，从而营造更安全的临床环境。
更广泛的综述支持这一趋势，表明AI增强和VR启用的模拟平台显著增强了医疗教育中的跨专业协作、决策和患者安全能力。此外，AI驱动的VR的前瞻性应用——例如在手术团队培训中——表明实时性能分析和适应性反馈可以使能力评估标准化，并在临床学科中维持高质量的护理。总的来说，这些文献表明，AI和VR的协同作用创造了一个沉浸式、数据驱动的学习环境，增强了团队合作、临床推理和程序安全性——这是装备医疗专业人员应对现代患者护理复杂需求的核心支柱。
动态适应团队模拟的独特贡献
除了增强个人技能和促进一般协作外，本综述得出的一个特别新颖且有影响力的见解是出现了动态适应团队互动的AI增强VR模拟。与静态团队情景不同，这些高级平台利用AI实时分析虚拟团队内的沟通、领导和决策模式，然后根据团队的整体表现调整模拟的复杂性或挑战。这种能力不仅超越了简单的共同练习，还主动塑造了团队动态，促使学习者在有机的高保真环境中精炼其适应性问题解决和跨专业响应能力。正如所审查的文献所强调的，这一独特特征代表了一个重大飞跃，因为它直接解决了现实世界临床团队合作的流动性和不可预测性。强调这种动态适应性突显了一个经常被忽视的准备维度，这对复杂的患者安全情景至关重要，并为未来研究和先进的医疗培训提供了一个特别有前途的方向。
叙述性综述的局限性
虽然本叙述性综述综合了当前关于AI和VR对医疗教育中跨学科学习和患者安全综合影响的见解，但有必要承认其方法固有的某些局限性。作为一项叙述性综述，它并未采用系统综述或荟萃分析所特有的系统搜索和严格评估协议。因此，这里呈现的证据综合反映的是定性概述，而非全面的统计汇总分析，这可能会限制结论的普遍性和定量强度。此外，研究的选择可能会受到发表偏倚的影响，即报告正面或显著发现的研究更有可能被发表并被随后纳入，这可能会扭曲对疗效的认知。特别是缺乏荟萃分析数据意味着无法提供关于这些技术影响的具体效应大小或汇总统计结论。因此，虽然本综述提供了有价值的概念见解并确定了关键主题，但读者应理解这些方法学约束来解释研究结果。
对实践和未来研究的意义
本综述的发现对医疗教育的未来和患者安全的更广泛目标具有重要意义。对于教育机构和课程开发者来说，有一个明确的必要性，即超越传统方法，将AI增强的VR模拟作为培训项目的核心组成部分。这包括投资必要的技术基础设施，确保强大的系统维护和可扩展性，并为不同学科开发量身定制的适应性学习模块。
对于教职员工而言，这种转变需要专门针对有效利用AI和VR的专业发展项目。教育者不仅需要掌握这些技术的操作，还需要设计引人入胜的学习体验。这强调了教育者在未来医疗教育中的角色，引导读者的期望，并突出了他们在这一转变中的重要性。
关于未来研究，有几个方向浮现。虽然本综述指出了有前景的应用，但稳健的纵向研究对于最终确定AI和VR培训对实际患者结果的长期影响至关重要，特别是在临床环境中可测量的错误减少方面。研究还应侧重于为这些结果建立明确的基准，进行大规模实施的成本效益分析，并探索日益复杂的AI整合的伦理影响。此外，调查适应性个人学习与动态团队模拟之间最佳平衡的研究，以及如何将这些整合到现有课程中的研究，也将大有裨益。继续探索这些技术缓解的具体错误类型将进一步丰富证据基础。
总之，AI和VR的结合力量不仅是一种工具，更是一种变革力量，势将从根本上重塑医疗教育。它为个性化、沉浸式和协作式学习提供了前所未有的机会。通过理解和战略性地应对这里概述的影响，该领域可以共同朝着更安全、更有效的患者护理未来迈进。这种对患者安全的强调突显了该领域研究和开发的紧迫性和重要性。
(全文结束)
