一种基于虚拟现实技术的全科规培医患沟通培训考核方法

本发明涉及教育软件开发，具体涉及一种基于虚拟现实技术的全科规培医患沟通培训考核方法。

背景技术：

1、巴林特小组教学模式是培养学员医患沟通能力的重要教学方式之一，浙江大学及中南大学湘雅二院现已使用该模式对全科医生进行医患沟通技能培训。此外，国内在沟通技能培训方面常用的教学方式主要是角色扮演、小组讨论、独立门诊及情景模拟等形式，如贾鸿雁等基于莱斯特评估包(lap)模式、董天睿等基于卡尔加里-剑桥指南(c-cg)模式，采用理论、角色扮演、小组讨论等形式对学员进行沟通技能培训。

2、这些方式虽然也取得了一定的效果，但仍然存在一些不足：(1)因为师资储备的高要求，导致只能小班教学；(2)现有的培训均以教学为主，练习较少，培训形式局限于线下面对面的教授，缺乏信息技术的整合。因此受到较大的限制。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提出一种基于虚拟现实技术的全科规培医患沟通培训考核方法，包括以下步骤：

2、构建数个医患沟通教案库以及包括标准医患沟通特征的专家库；

3、基于医患沟通教案库构建虚拟病患模型，基于真实病人构建病患语音库及病患表现库；结合虚拟病患模型、病患语音库和病患表现库构建虚拟临床场景；

4、通过采集设备获取学员与虚拟病患模型交互时的交互信息，所述交互信息包括语言信息、表情信息、肢体语言信息以及眼神信息；

5、将交互信息与专家库中的标准医患沟通特征相比较进行分析，对学员的交互信息进行评估并获取评估结果。

6、其中一实施方式中，所述将交互信息与专家库中的标准医患沟通特征相比较进行分析中，包括对语言信息进行分析，包括以下步骤：

7、通过语义提取技术从语音信息中提取出学员分析；

8、将学员分析与专家库中的标准分析比较，以获取分析匹配率。

9、其中一实施方式中，所述将交互信息与专家库中的标准医患沟通特征相比较进行分析中，包括对表情信息进行分析，包括以下步骤：

10、通过面部捕捉技术和表情分析技术提取出学员在交互过程中的表情信息；

11、将表情信息与专家库中的标准表情类别相比较，以对表情信息进行分类和相似度分析并获取表情相似度。

12、其中一实施方式中，所述将交互信息与专家库中的标准医患沟通特征相比较进行分析中，包括对肢体语言信息进行分析，包括以下步骤：

13、通过姿态捕捉技术，获取学员在交互过程中的肢体语言信息；

14、通过动作语义分析技术对肢体语言信息进行分析，以获取学员语义；

15、将学员语义与专家库中的标准动作类别相比较，以对肢体语言信息进行分类和相似度分析并获取动作相似度。

16、其中一实施方式中，所述对学员的交互信息进行评估并获取评估结果后，还通过技能点掌握概率模型对学员的知识掌握情况进行评估，构建技能点掌握概率模型还包括：

17、对每个医患沟通教案库的知识点进行归纳和整理；

18、构建学员dina模型中的q矩阵，对于学生i，定义其知识点掌握情况为αi；

19、通过以下公式计算学员在每次培训过程中的潜在作答情况：

20、

21、其中sj表示学生在掌握了试题j所考察的所有知识点的情况下做错的概率；gj表示学生在并不完全掌握试题j所考察的所有知识点下猜对的概率。

22、其中一实施方式中，通过技能点掌握概率模型后，还包括：基于潜在作答情况动态规划下一次培训。

23、其中一实施方式中，所述专家库基于segue量表进行构建，所述专家库包括每个临床案例的详细沟通细则、标准医患沟通特征以及相应的评分标准。

24、其中一实施方式中，所述专家库中还包括标准语言示范信息和标准非语言示范信息。

25、其中一实施方式中，每个医患沟通教案库包括若干医患沟通模块和病例库，所述医患沟通模块包括分析病情、归纳预后、共同决策、健康教育、共情表达、情绪疏导。

26、其中一实施方式中，所述采集设备包括深度摄像机、vr头显以及麦克风。

27、本发明的有益效果在于：

28、本发明实施例通过仿真真实病人构建虚拟临床场景，将全科规范化培训中医患沟通能力的教学元素融入虚拟化场景中，使学员更加生动直观的进行培训学习。通过采集设备采集学员在培训过程中的多样化的交互信息，从语言、眼神、表情、肢体语言多个方面，对学员的培训过程进行评价分析，规范学员的医患沟通能力的培训过程，提高培训效果，基于虚拟现实技术也能够更好的根据评估结果分析学生的错误点，给出针对性的意见。

技术特征：

1.一种基于虚拟现实技术的全科规培医患沟通培训考核方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将交互信息与专家库中的标准医患沟通特征相比较进行分析中，包括对语言信息进行分析，包括以下步骤：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将交互信息与专家库中的标准医患沟通特征相比较进行分析中，包括对表情信息进行分析，包括以下步骤：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将交互信息与专家库中的标准医患沟通特征相比较进行分析中，包括对肢体语言信息进行分析，包括以下步骤：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对学员的交互信息进行评估并获取评估结果后，还通过技能点掌握概率模型对学员的知识掌握情况进行评估，构建技能点掌握概率模型还包括：

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，通过技能点掌握概率模型后，还包括：基于潜在作答情况动态规划下一次培训。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述专家库基于segue量表进行构建，所述专家库包括每个临床案例的详细沟通细则、标准医患沟通特征以及相应的评分标准。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述专家库中还包括标准语言示范信息和标准非语言示范信息。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，每个医患沟通教案库包括若干医患沟通模块和病例库，所述医患沟通模块包括分析病情、归纳预后、共同决策、健康教育、共情表达、情绪疏导。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集设备包括深度摄像机、vr头显以及麦克风。

技术总结
本发明提出了一种基于虚拟现实技术的全科规培医患沟通培训考核方法，包括以下步骤：构建数个医患沟通教案库以及包括标准医患沟通特征的专家库；基于医患沟通教案库构建虚拟病患模型，基于真实病人构建病患语音库及病患表现库；结合虚拟病患模型、病患语音库和病患表现库构建虚拟临床场景；通过采集设备获取学员与虚拟病患模型交互时的交互信息，将交互信息与专家库中的标准医患沟通特征相比较，对学员的知识掌握情况进行评估。本发明能够通过捕捉学员与虚拟病人之间的语言及非语言(表情、姿体语言、眼神交流)信息，从而规范学员医患沟通能力的培训过程方法。

技术研发人员：李晋芳,苏键聪,金小岩,阳盼,张璟璐,蔡兆熙,陈样新,肖立宝
受保护的技术使用者：广东工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17