Immersive training of clinical decision making with AI driven virtual patients - a new VR platform called medical tr.AI.ning.

Medical students need to be prepared for various situations in clinical decision-making that cannot be systematically trained with real patients without risking their health or integrity. To target system-related limitations of actor-based training, digital learning methods are increasingly used in medical education, with virtual reality (VR)- training seeming to have high potential. Virtually generated training scenarios allow repetitive training of highly relevant clinical skills within a protected, realistic learning environment. Thanks to Artificial Intelligence (AI), face-to-face interaction with virtual agents is feasible. Combining this technology with VR-simulations offers a new way of situated context-based, first-person training for medical students.The authors' aim is to develop a modular digital training platform for medical education with virtual, interactable agents and to integrate this platform into the medical curriculum. The medical tr.AI.ning platform will provide veridical simulation of clinical scenarios with virtual patients, augmented with highly realistic medical pathologies within a customizable, realistic situational context. Medical tr.AI.ning is scaled to four complementary developmental steps with different scenarios that can be used separately and so each outcome can successively be integrated early within the project. Every step has its own focus (visual, movement, communication, combination) and extends an author toolbox through its modularity. The modules of each step will be specified and designed together with medical didactics experts.To ensure constant improvement of user experience, realism, and medical validity, the authors will perform regular iterative evaluation rounds.Furthermore, integration of medical tr.AI.ning into the medical curriculum will enable long-term and large-scale detection of benefits and limitations of this approach, providing enhanced alternative teaching paradigms for VR technology.Medizinstudierende müssen auf verschiedene Situationen in klinischer Entscheidungsfindung vorbereitet werden, die nicht systematisch mit echten Patienten geübt werden können, ohne ihre Gesundheit oder Integrität zu gefährden. Um die systembedingten Einschränkungen des schauspielbasierten Trainings auszugleichen, werden in der medizinischen Ausbildung zunehmend digitale Lernmethoden eingesetzt, wobei Training in Virtueller Realität (VR) ein hohes Potenzial zu haben scheint. Virtuell generierte Trainingsszenarien ermöglichen das wiederholte Training hochrelevanter klinischer Fertigkeiten in einer geschützten, realistischen Lernumgebung. Dank Künstlicher Intelligenz (KI) ist eine direkte Interaktion mit virtuellen Agenten möglich. Die Kombination dieser Technologie mit VR-Simulationen bietet eine neue Möglichkeit für ein kontextbezogenes, persönliches Training für Medizinstudierende.Das Ziel der Autoren ist es, eine modulare digitale Trainingsplattform für die medizinische Ausbildung mit virtuellen, interaktiven Agenten zu entwickeln und diese Plattform in das medizinische Curriculum zu integrieren. Die medical tr.AI.ning - Plattform wird eine realitätsnahe Simulation von klinischen Szenarien mit virtuellen Patienten ermöglichen, ergänzt durch hochrealistische medizinische Pathologien innerhalb eines anpassbaren, realistischen situativen Kontextes. Medical tr.AI.ning ist auf vier komplementäre Entwicklungsschritte mit unterschiedlichen Szenarien skaliert, die separat genutzt werden können, so dass jedes Ergebnis sukzessive früh in das Projekt integriert werden kann. Jeder Schritt hat seinen eigenen Schwerpunkt (Visuelles, Bewegung, Kommunikation, Kombination) und erweitert durch seine Modularität ein Autorentool. Die Module der einzelnen Schritte werden gemeinsam mit Medizindidaktik-Experten spezifiziert und gestaltet.Um eine ständige Verbesserung der Benutzererfahrung, des Realismus und der medizinischen Validität zu gewährleisten, werden die Autoren regelmäßige iterative Evaluierungsrunden durchführen.Darüber hinaus wird die Integration von medical tr.AI.ning in das medizinische Curriculum eine langfristige und groß angelegte Ermittlung der Vorteile und Grenzen dieses Ansatzes ermöglichen und verbesserte alternative Lehrparadigmen für die VR-Technologie bieten.