Non catégorisé
L’intelligence artificielle (IA) dans l’évaluation des compétences cliniques
Tara G. Edmonds, Tanci Clark, Zac Babb, John Andrews III et F. Shawn Galin
Université d’Alabama à Birmingham / Birmingham, Alabama
Zoltan Fodroczi
Elevate Healthcare : elevatehealth.net
Introduction
La formation par simulation est devenue une pierre angulaire de la préparation des apprenants en professions de la santé à une pratique clinique sûre et efficace.
Les examens cliniques objectifs structurés (ECOS) et les rencontres avec des patients standardisés (PS) sont largement utilisés pour évaluer les compétences cliniques, la communication et le raisonnement clinique de manière structurée et reproductible ; toutefois, maintenir une évaluation de haute qualité à grande échelle est de plus en plus difficile. Le recrutement et la formation des évaluateurs, le contrôle de la qualité des grilles d’évaluation des PS et l’analyse des enregistrements vidéo sont des processus longs et fastidieux.
En parallèle, les progrès récents en intelligence artificielle (IA) – en particulier les grands modèles de langage (LLM) – ont ouvert de nouvelles possibilités d’automatisation de certaines parties de l’examen et de la notation de la documentation, tout en gardant le corps professoral humain fermement « dans la boucle ».
Cette étude de cas décrit un projet pilote collaboratif entre le Bureau de l’éducation des patients standardisés (OSPE) de l’Université d’Alabama à Birmingham (UAB) et Elevate Healthcare , évaluant la faisabilité et la qualité des transcriptions notées par l’IA pour évaluer la performance de la liste de contrôle SP dans un contexte d’évaluation des compétences cliniques.
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