تعد مقابلات المرضى واحدة من المهارات الأساسية التي يجب أن يتقنها طلاب الطب، حيث يتطلب الأمر القدرة على التواصل بفعالية ضمن ظروف قد تكون غير مؤكدة. لكن، يواجه نظام التدريب التقليدي العديد من التحديات، بما في ذلك كلفته العالية وصعوبة توسيعه ليشمل المزيد من الطلاب. من هنا، جاءت فكرة تطوير منصة مبتكرة تعتمد على نماذج لغوية كبيرة (Large Language Models)، وهي منصة تدريب قائمة على الذكاء الاصطناعي تحت اسم "AI Standardized Patient (AI-SP)".

تتألف هذه المنصة من مجموعة من الوكلاء مثل وكيل المريض الذي يقوم بمحاكاة المحادثة، ووكيل المدرس الذي يقدم توجيهات دون الإفصاح عن المعلومات التشخيصية، ووكيل التقييم الذي يراقب تقدم الطلاب دون الكشف عن الدرجات النهائية. خلال دراسة عشوائية تمت على 100 طالب طب، تم تقسيم المشاركين إلى مجموعتين، حيث خضعت مجموعة لاستخدام النظام المتعدد الوكلاء، بينما استمرت المجموعة الأخرى في الطريقة التقليدية.

على الرغم من عدم وجود اختلاف كبير في دقة التشخيص النهائية بين المجموعتين، أظهرت نتائج الاختبارات النهائية تحسناً واضحاً لدى مجموعة التدريب على الذكاء الاصطناعي، وخاصة في مهارات التواصل والتعبير عن التعاطف والسلوكيات المرتبطة بجمع المعلومات.

تعزز هذه النتائج فكرة أن الوكلاء المتخصصين من نماذج اللغات الكبيرة يمكنهم تحسين جودة العملية التعليمية للمقابلات السريرية دون التأثير سلبياً على النتائج. للمساعدة في الأبحاث المستقبلية، أفرجت الدراسة عن مجموعة بيانات منظمة تشمل النصوص وتعليقات التقييم، مما يسهم في تطوير أنظمة بدء المدخلات الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتحسين تدريب التفكير السريري.