AI के साथ नैदानिक कौशल मूल्यांकन में क्रांति - Treatment.com AI का "Medical Education Suite" का नवीनतम संस्करण, मिनेसोटा विश्वविद्यालय में पूरी तरह से सक्रिय

विषय सूची

1. परिचय

2. MES विकास की पृष्ठभूमि――AI और चिकित्सा शिक्षा का संगम

3. AI सिम्युलेटेड मरीज क्या है

4. मिनेसोटा विश्वविद्यालय में कार्यान्वयन उदाहरण

5. प्लेटफ़ॉर्म की तकनीकी विशेषताएं

6. शिक्षा और संचालन लागत में कमी का प्रभाव

7. OSCE मूल्यांकन की वस्तुनिष्ठता में सुधार और सीखने का प्रभाव

8. अंतरराष्ट्रीय विस्तार और जापान के लिए संकेत

9. चुनौतियाँ और भविष्य की दृष्टि

10. सारांश

1. परिचय

चिकित्सा छात्रों के नैदानिक कौशल को मापने के लिए OSCE पारंपरिक रूप से "मानकीकृत मरीज (SP)" और शिक्षकों के मानव संसाधनों पर अत्यधिक निर्भर रहा है। इसके परिणामस्वरूप, मूल्यांकन में भिन्नता, तैयारी का बोझ, और लागत में वृद्धि जैसी समस्याएं पुरानी हो गई हैं। MES AI तकनीक का उपयोग करके नैदानिक परिदृश्यों का निर्माण, संवाद, और अंकन को स्वचालित करके इन समस्याओं का मूल रूप से पुनर्मूल्यांकन करने का प्रयास है।

2. MES विकास की पृष्ठभूमि――AI और चिकित्सा शिक्षा का संगम

कोरोना महामारी के बाद, दूरस्थ शिक्षा और ई-लर्निंग की मांग में वृद्धि के बीच, LLM (बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल) का उपयोग करके सिमुलेशन अनुसंधान में तेजी आई है। उदाहरण के लिए, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय द्वारा परीक्षण किए जा रहे "MedSimAI" और "Synthetic Patients" ने AI मरीजों द्वारा संवादात्मक प्रशिक्षण की प्रभावशीलता की रिपोर्ट की है। 

Treatment.com AI ने इस प्रवृत्ति को ध्यान में रखते हुए, 10,000 से अधिक नैदानिक समीक्षाओं को शामिल करते हुए GLM को केंद्र में रखा है, और इसे एक SaaS-आधारित सूट के रूप में तैयार किया है जिसे शैक्षणिक संस्थान तुरंत उपयोग कर सकते हैं।

3. AI सिम्युलेटेड मरीज क्या है

AI मरीज केस डेटा और प्राकृतिक भाषा जनरेशन मॉडल को मिलाकर, चिकित्सा इतिहास, शारीरिक परीक्षा, परीक्षण परिणाम प्रस्तुति, और भावनात्मक अभिव्यक्ति को वास्तविक समय में पुनः प्रस्तुत करता है। MES में

• नैदानिक तर्क: छात्रों के प्रश्नों के अनुसार लक्षणों में परिवर्तन

• वास्तविक समय स्कोरिंग: सीखने के लक्ष्यों के अनुसार मूल्यांकन मानकों का स्वचालित मैपिंग

• तत्काल प्रतिक्रिया: व्यक्तिगत व्याख्या और पुनः सीखने के संसाधनों की पेशकश

  जैसी विशेषताएं शामिल हैं।

4. मिनेसोटा विश्वविद्यालय में कार्यान्वयन उदाहरण

मिनेसोटा विश्वविद्यालय के चिकित्सा संकाय ने 240 तीसरे वर्ष के छात्रों के लिए 11 स्टेशन संरचना वाले उच्च जोखिम वाले OSCE का आयोजन किया। कोई तकनीकी समस्या की रिपोर्ट नहीं की गई और पारंपरिक तुलना में लगभग 40% प्रशासनिक लागत की बचत हुई। असिस्टेंट डीन प्रोफेसर क्लॉडियो वायोलाटो ने कहा, "AI ने छात्र मूल्यांकन की विश्वसनीयता और स्थिरता को नाटकीय रूप से बढ़ाया है।"

5. प्लेटफ़ॉर्म की तकनीकी विशेषताएँ

6. शिक्षा और संचालन लागत में कमी का प्रभाव

• तैयारी का समय: SP प्रबंधन, स्क्रिप्ट निर्माण, और स्कोरिंग शीट निर्माण जैसी मानव लागत में भारी कमी

• शिक्षक भार: स्कोरिंग और फीडबैक को स्वचालित करके, शिक्षण समय को गुणात्मक मार्गदर्शन में पुनः आवंटित करना

• वित्तीय प्रभाव: विश्वविद्यालय के अनुमान के अनुसार 40% प्रशासनिक खर्च में कमी (वार्षिक आधार पर लाखों डॉलर की बचत)

7. OSCE मूल्यांकन की वस्तुनिष्ठता में सुधार और सीखने का प्रभाव

AI मरीज सभी परीक्षार्थियों को समान शर्तें प्रदान कर सकता है, जिससे मूल्यांकन पूर्वाग्रह में कमी आती है। इसके अलावा, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके शब्दशः रिकॉर्डिंग के माध्यम से, संचार कौशल और सहानुभूतिपूर्ण दृष्टिकोण का मात्रात्मक मूल्यांकन भी संभव हो गया है। GLM-संवर्धित नैदानिक तर्क इंजन गलती पैटर्न का विश्लेषण करता है और व्यक्तिगत सुधार के लिए मार्गदर्शन स्वचालित रूप से उत्पन्न करता है।

8. अंतर्राष्ट्रीय विस्तार और जापान के लिए संकेत

Treatment.com AI उत्तरी अमेरिका और ब्रिटेन के मेडिकल स्कूलों के साथ परामर्श कर रहा है, और भविष्य में एशिया बाजार को भी ध्यान में रख रहा है। जापान में 2028 से OSCE के ऑनलाइन परीक्षण की योजना है, और MES का उदाहरण एक संदर्भ मॉडल बन सकता है। डॉक्टरों की असमानता और प्रशिक्षक डॉक्टरों की कमी से जूझ रहे क्षेत्रीय चिकित्सा शिक्षा में, AI मरीजों द्वारा दूरस्थ मूल्यांकन एक प्रभावी समाधान हो सकता है।

9. चुनौतियाँ और भविष्य की दृष्टि

• पक्षपात प्रबंधन: AI मॉडल द्वारा सीखे गए नैदानिक डेटा के क्षेत्रीय और नस्लीय अंतर का ध्यान

• परीक्षार्थी प्रमाणीकरण: दूरस्थ परीक्षा के समय पहचान सत्यापन तकनीक

• नैतिक सत्यापन: AI स्कोरिंग एल्गोरिदम की पारदर्शिता और जवाबदेही

• घरेलू कानून विनियमन: व्यक्तिगत जानकारी की सुरक्षा और चिकित्सा उपकरण की प्रासंगिकता की समीक्षा

इन चुनौतियों के समाधान की दिशा में, कंपनी तृतीय-पक्ष संगठनों के साथ संयुक्त अनुसंधान और समीक्षा किए गए लेखों के प्रकाशन को आगे बढ़ाएगी।

10. निष्कर्ष

Medical Education Suite एक ऐसा प्लेटफॉर्म है जो AI के माध्यम से नैदानिक कौशल मूल्यांकन का समर्थन करता है, जिससे "मानव संसाधनों की सीमाएं", "मूल्यांकन में भिन्नता", और "लागत में वृद्धि" जैसी दीर्घकालिक चुनौतियों का एक साथ समाधान होता है। मिनेसोटा विश्वविद्यालय के कार्यान्वयन के परिणामों ने दिखाया कि AI मरीज SP को पूरक करते हुए शैक्षिक प्रभाव और संचालन दक्षता को बढ़ाने वाला एक व्यावहारिक समाधान है। जापान की चिकित्सा शिक्षा में CBT और OSCE सुधारों के बीच, MES की अंतर्दृष्टि शैक्षिक DX के लिए एक दिशा सूचक बन सकती है।

संदर्भ लेख

• Treatment.com AI घोषणा लेख (Aktiencheck.de)

• GlobeNewswire प्रेस विज्ञप्ति

  Hicke Y. et al. “MedSimAI: चिकित्सा शिक्षा में जानबूझकर अभ्यास को बढ़ाने के लिए सिमुलेशन और फॉर्मेटिव फीडबैक जनरेशन।” arXiv:2503.05793 (2025).

• Chu S. N. & Goodell A. J. “सिंथेटिक मरीज: चिकित्सा शिक्षा के लिए मल्टीमॉडल जनरेटिव AI के साथ कठिन बातचीत का सिमुलेशन।” arXiv:2405.19941 (2024).