AI 및 혼합 현실 기술의 발전을 통한 의료 산업의 지속적인 교육 및 개발

과거 세기 동안 많은 분야에서 발전이 이루어졌음에도 불구하고, 교육과 교수법은 대부분 한 사람이 그룹에게 지식을 전달하는 방식에 의존해 왔습니다. 이것은 표준화된 시험 시스템에 의해 검증되며, 다양한 학습자의需求을 충족하기 위해 설계된 커리큘럼에서 비롯됩니다. 이러한 방법은 우리의 삶의 다양한 단계에서 볼 수 있으며, 고등학교에서부터 직장까지입니다. 많은 사람들이 모든 종류의 학습에서 반드시 알아야 할 것은, 반드시 반대쪽으로 학습을 하는 것입니다. 실제로 표준화된 학습은 존재하지 않으며, 모든 사람이 다르게 학습하며, 서로 다른 속도로 학습합니다. 이러한 전통적인 학습과 시험 방식은 또한 사람들이 살고 일하는 곳에 따라 고품질의 학습에 접근하는 능력을 제한했습니다. 안타깝게도, 교육과 학습의 품질은 지리적으로 균일하게 분포되지 않습니다.

대면 시뮬레이션 교육이 가장 효과적인 형태로 간주되지만, 여행, 장소, 및 사용 가능한 인력과 관련된 높은 비용은 규모에 따라 고품질의 교육을 제공하는 데 도전을 제기합니다. 몰입형 기술은 개인 맞춤형 시뮬레이션 학습의 문을 열어주었으며, 지식 보존을 향상시키고,どこ에서든 언제든지 학습할 수 있음을 입증했습니다.

교육과 기술의 교차점에 대해 논의할 때, 우리는 다양한 학습需求을 충족하기 위한 훌륭한 기회를 앞두고 있습니다. 웹을 통해 접근할 수 있는 맞춤형 프로그램은 교육 도구에 접근하는 것을 더 쉽게 만들어주며, 이러한 학습은 개인의 맞춤형 속도로 진행될 수 있습니다. 일부 사람들은 우리가 학습의 방식을 비인간화하는 위험한 길을 걷고 있다고 주장할 수 있습니다. 반대로, 연구에 따르면 XR 기술은 공감을增强할 수 있으며, 사용자가 가상 환자의 신발에 서서 실제적인 시나리오를 만들 수 있습니다. 일부 비평가들은 사람들이 더 많은 시간을 기기에 보낸다는 것이 문제가 될 수 있다고 주장합니다. 그러나 모든 혁신은 철저하게 조사되어야 하며, 혁신가들은 과도한 사용을 방지하기 위해 최선을 다해야 합니다. 교육과 학습의 경우, 기술은 인간의 상호작용을 대체하는 것이 아니라, 더 빠른 학습을 지원하고, 더 많은 사람들이 고품질의 교육과 훈련에 접근할 수 있도록 효과적인 지지를 제공해야 합니다. 기술은 새로운 학습 형식을 전통적인 시스템을 넘어서게 할 것입니다. 그러나 기술이 올바른 방식으로, 구조적으로 그리고 윤리적으로 적용되어야 합니다.

과학, 의료, 및 생활 방식의 발전으로 인해, 우리는 모두 더 오래 살고 있으며, 우리의 말년 간호가 더 복잡해지고 있습니다. 기존 의료 전문가들을 위한 향상된 교육과 새로운 훈련된 직원을 의료 서비스에 참여시키는需求이 커지고 있습니다. 예를 들어, 영국의 NHS 장기 인력 계획은 2023년에 발표되어 2030/31년까지 성인 간호 교육 장소를 65-80% 증가시킬 필요를 예측했습니다. 간호 및助産 위원회(NMC)는 이미 간호 교육을 “현대화”하기 시작했습니다. NMC는 학생들이 약 4분의 1의 실습 시간을 시뮬레이션 실습으로 수행할 수 있도록 허용하여 병원 내에서 उपलब있는 실습 시간의 부족을 완화하고 있습니다.

몰입형 학습을 위한 기술의 적용

우리는 행동을 통해 더 잘 학습합니다. 우리는 열차나 비행기에 탑승할 때 좌석 번호를 확인하기 위해 티켓을 얼마나 souvent 보아야 하는지 생각해 보십시오. 그 정보는 중요했지만, 결코 기억에 남지 않습니다. 반면, 천막을 설치하는 명확한 지시를 따르면, 천막을 분解하는 것이 훨씬 더 쉬워집니다. 지식은 이미 행동을 통해 얻어졌기 때문입니다. 강의식 학습과 서면 시험은 할 수 있는 것만큼 합니다. 실제 환경에서 실습을 하고, 도구와 재료를 사용하며, 실수를 허용받는 것이 더 효과적인 학습 방법입니다. 몰입형 기술을 사용하면 거의 모든 의료 시나리오에 대한 가상 시뮬레이터를 만들 수 있습니다. 각 세션의 분석은 학습자가 집중해야 할 영역과 자신이 잘하는 부분에 대한 피드백을 제공합니다.

전선과 전선 밖의 기술

항공 우주 회사와 항공사가 수년 동안 비행 시뮬레이터를 거의 универсально 사용한 이유가 있습니다. 가상 시뮬레이션은 몰입형이고 인상적인 훈련 도구를 제공하며, 훈련생을 그들의 업무의核心로 데려가며, 더 강한 보존을 가능하게 합니다. The Cassette Group에서 우리는 이 접근 방식이 작동한다는 것을 알고 있습니다. 우리는 Baxter와 협력하여 PRISMAX 2 다이알리시스 기계의 3D 디지털 쌍을 개발했으며, 이는 현재 전 세계에서 가상 훈련에 사용되고 있으며 10개 언어로 번역되었습니다. PRISMAX 2는 중증 환자에게 연속 신장 대체 요법(CRRT)을 제공하기 위해 설계되었습니다.

이 솔루션은 사용자에게 실시간 시나리오에서 훈련을 제공하는 보상 가미피케이션 기술을 사용하며, 이러한 경험의 데이터는 전통적인 학습 관리 시스템과 통합됩니다. 대유행期间, 훈련자는 항상 병원에 접근하여 중요 의료 장비를 사용하는 방법을 훈련할 수 없었습니다. 그러나 디지털 쌍을 만들면, 실제 다이알리시스 기계와 동일하게 작동하므로, 사용자는 인터넷 연결 장치 또는 VR 헤드셋을 통해 원격으로 훈련할 수 있습니다. 이러한 복제본을 통해 의료 전문가들은 장비를 사용하는 방법을 학습할 수 있으며, 환자에게 중요한 치료를 제공하기 위해 필요한 근육 기억을 개발할 수 있습니다.

이러한 경험과 도구를 제공하는 제공자의 다음 단계는 접근성을 민주화하고 기술을 추진하는 데 필요한 기술을 비난하는 것입니다. 모든 의료 제공자는 여러 개의 VR 헤드셋을 구매할 수 있는 예산을 가지고 있지 않을 것입니다. 또한 시장에 있는 많은 VR 헤드셋은 그들이 제공해야 하는 목적에 너무 복잡할 수 있습니다. 이 기술이 더 접근 가능하고 경제적이 될 때까지, 이러한 도구는 가능한 한 많은 모바일 전화에서 사용할 수 있어야 합니다. 기술과 인공 지능을 비난하는 것도 이러한 몰입형 경험에 대한 대화를 정상화하고, 의료 제공자가 이러한 혁신이 그들의 팀과 환자에게 할 수 있는 놀라운 일들을 이해하도록 도와줄 것입니다.

의료 환경에서의 AI 적용

과도한 사용에 대한 정당한 두려움과 마찬가지로, AI에 대한 대화에서 비롯되는 주저함이 있습니다. 때때로 그것은 법 없이 모든 것을 장악할 준비가 된謎として 미디어에서 묘사됩니다. 그러나 모든 혁신 기술과 마찬가지로, 초기의 두려움은 더 큰 이해와 수용으로 대체됩니다. 물론, 우리는 안전과 보안을 신중하게 고려해야 합니다. 의료 훈련과 같은 올바른 환경에서, AI의 힘은 두 번째로 없습니다.

인공 지능과 가상 캐릭터의 힘을 결합한 최첨단 훈련 도구는 웹 브라우저 또는 VR 헤드셋을 통해 의료 전문가들에게 몰입형이고 실제적인 훈련 경험을 제공합니다. AI를 사용한 가상 환자는 사용자에게 진단 및 환자 상호작용 기술을 향상시키는 실제적인 대화에 참여할 수 있습니다. 캐릭터는 질문에 동적으로 반응하며, 인간과 같은 감정을 나타내며, 실제적인 훈련 경험을 제공합니다. 각 가상 환자는 고유한 사례를 제시하며, 그들의 증상, 기간, 의료 기록, 가족 의료 기록, 및 직업 정보를 공유합니다. 사용자는 정보를 분석하고, 추가 질문을 하며, 잠재적인 진단을 좁히기 위해 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다.

훈련 도구는 가상 캐릭터의 감정, 목표 달성(예: 올바른 진단 또는 필요한 단계), 및 각 사례에 소요된 시간을 세부적으로 기록합니다. 이러한 포괄적인 피드백은 개선할 영역을 식별하고, 기술을 다듬고, 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 더욱이, 이러한 과정에서 비롯되는 피드백은 기술과 비즈니스에 의해 생성된 도구를 개선하는 데 사용될 수 있습니다.

이 기술에는 엄청난 잠재력이 있으며, 기술 회사, 의료 기관, 및 훈련 제공자가 모두 함께 더 강력한 시스템을 만들기 위해 협력하여 모든 사람의需求을 더 잘 충족시키는 것을 기대합니다.