Darlington College setzt auf künstliche Intelligenz in der Gesundheitsausbildung

In der Gesundheits- und Pflegeausbildung am Darlington College werden neue Wege beschritten. Künstliche Intelligenzen in Form von roboterähnlichen Patientenmannequins, die sprechen und auf Behandlungsszenarien realistisch reagieren können, sollen den Studierenden der Gesundheits- und Sozialpflege helfen, ihre Fähigkeiten zu schärfen. Diese Innovation repräsentiert einen bedeutenden Schritt vorwärts im Bereich der medizinischen Ausbildung, indem sie die Kluft zwischen theoretischem Lernen und praktischer Anwendung überbrückt.

Die Mannequins sind programmiert, um auf eine Vielzahl von Beschwerden zu reagieren, von Kopfschmerzen bis hin zu Herzproblemen, und bieten somit ein breites Spektrum an Trainingsszenarien. Ab Juni werden sie Teil der neuen Gesundheitsausbildungseinrichtung des College sein, die eine nachgeahmte Krankenhausstation, eine Arztpraxis und ein Pflegeheim umfasst. Die realistischen Umgebungen sind darauf ausgelegt, die Studierenden mit den Gegebenheiten am Arbeitsplatz vertraut zu machen.

Die Studierenden werden an den Mannequins Patientenhandling üben und eine Reihe von Verfahren durchführen können, von der Blutdruckmessung bis zur Verabreichung von Injektionen und dem Legen von Kathetern. Diese roboterähnlichen Patienten, die dazu entwickelt wurden, kritisches Denken und Entscheidungsfindung zu fördern, umfassen Männer, Frauen und Kinder verschiedener Altersgruppen und Größen. Die Mannequins verfügen über Spracherkennung mit künstlichen Intelligenz-Stimmantworten, szenariogesteuerte und vom Dozenten kontrollierte Funktionen sowie eine Physiologie mit pharmazeutischen Behandlungssimulationen und EKGs.

Die Einrichtung wird Studierenden, die T-Levels im Gesundheitswesen studieren, und Arbeitgebern für maßgeschneiderte Schulungen zur Verfügung stehen. Die Mannequins können sowohl männlich als auch weiblich sein, jung, mittleren Alters oder geriatrisch, und sind darauf ausgelegt, Studierenden zu helfen, physische Untersuchungen von Patienten durchzuführen, Vitalwerte und Wellenformen zu bewerten und Verfahren wie die Verabreichung von intravenösen Therapien, Katheterisierung und Atemwegsmanagement zu üben.

Darüber hinaus können die Studierenden die Leistung der erweiterten Lebenserhaltung mit CPR-Metriken bewerten sowie Patientenperspektiven während simulierter Ereignisse live übertragen und/oder aufzeichnen. Dieses hochmoderne Trainingstool wird durch Mittel des Tees Valley Local Skills Improvement Fund finanziert, der die Umsetzung des Local Skills Improvement Plan unterstützt, der von der North East Chamber of Commerce geleitet und durch das Department of Education finanziert wird.

Die Entwicklung und Implementierung dieser Technologie spiegelt einen wachsenden Trend wider, bei dem künstliche Intelligenz als Instrument zur Verbesserung der Ausbildung von Medizinstudierenden und Gesundheitsfachkräften eingesetzt wird. An der University of Arizona Health Sciences wird beispielsweise ein künstlicher Intelligenz-Coach namens AIMHEI (Artificial Intelligence Medical History Evaluation Instrument) entwickelt, der medizinische Studierende beim Erlernen effektiver und mitfühlender Patientenkommunikation unterstützen soll.

Diese Entwicklungen deuten darauf hin, dass der Einsatz von KI und Robotik in der medizinischen Ausbildung das Potenzial hat, die Qualität der Patientenversorgung und die Effizienz des Gesundheitssystems zu verbessern. Die Verwendung fortschrittlicher Technologien bietet eine Plattform für zukünftige Gesundheitsfachkräfte, um kritische Fähigkeiten in einer kontrollierten, sicheren Umgebung zu erwerben, bevor sie diese in realen klinischen Situationen anwenden.

Quellen:
- BBC News: "AI patients admitted to training ward"
- The Northern Echo: "Darlington College to teach students with AI patients"
- Darlington College Official Website
- University of Arizona Health Sciences News Releases: "New AI coaching bot may enhance medical education, training"
- Scripps News: "Meet Hal, a robot helping nursing students treat patients"
- NCBI PubMed Central: Artikel zu KI in der medizinischen Ausbildung (Zugriff nicht möglich - gesperrte IP-Adresse)