5 статей
В статье представлено исследование применения глубокого обучения (BERT, RoBERTa, XLNet) и LLM-фреймворка RATAS для автоматической оценки вербальных ответов студентов-медсестер в симуляторе виртуальной реальности. Результаты показывают высокую точность трансформерных моделей в контролируемых условиях и стабильность LLM-подхода при оценке реальных ответов, подтверждая жизнеспособность ИИ для обучения коммуникации в медицине.
Исследование оценивает валидность и диагностическую точность виртуальной реальности (VR) версии теста нарисованной линии (TMT-VR) для выявления легкой когнитивной дисфункции (MCI) у пожилых людей. Результаты показывают, что TMT-VR является выполнимым и хорошо переносимым инструментом, который частично коррелирует с традиционным бумажным тестом и демонстрирует способность различать группы с MCI и здоровыми участниками, особенно по показателям ошибок.
Исследование оценивает восприятие групп кризисной поддержки при использовании системы виртуальных пациентов на базе генеративного ИИ для обучения психологической первой помощи. Участники положительно оценили инструмент как дополнение к традиционному обучению, несмотря на некоторые замечания к визуализации мимики аватаров.
В статье представлен Transcend Framework — систематическая модель (Translational Engineering of Behavioral Interventions into Immersive Contexts for Engagement and Design), предназначенная для адаптации доказательных поведенческих методов лечения в платформы виртуальной реальности (VR). Авторы предлагают пятиэтапный процесс разработки: от идентификации целевой группы и оценки осуществимости до превизуализации, создания ассетов и итеративного тестирования. В качестве практического примера рассматривается Joviality™ — позитивная психологическая интервенция, разработанная специально для использования пациентами во время процедуры гемодиализа. Методология делает упор на человекоцентричный дизайн, учитывая когнитивную нагрузку, физические ограничения пользователей и необходимость геймификации для повышения вовлеченности. Фреймворк позволяет создавать модульные, визуально насыщенные среды, которые способствуют изменению поведения и обучению навыкам. Внедрение данной модели может значительно масштабировать использование VR в клинической практике для управления хроническими заболеваниями и реабилитации.
Исследование оценивает эффективность иммерсивной виртуальной реальности (VR) с мультисенсорной стимуляцией для улучшения послеоперационного нейропсихиатрического восстановления у пациентов после гинекологической лапароскопии. В работе рассматривается применение цифровых технологий в периоперационной медицине, включая использование VR-интерфейсов для снижения тревожности, депрессивных симптомов и когнитивных нарушений после хирургического вмешательства. Методология включает рандомизированное контролируемое исследование с применением VR-систем, обеспечивающих визуальную, аудиальную и тактильную стимуляцию в послеоперационном периоде. Ключевые результаты демонстрируют статистически значимое улучшение показателей психического здоровья в экспериментальной группе по сравнению с контрольной группой, включая снижение баллов по шкалам тревоги и депрессии. Исследование представляет собой пример интеграции цифровых терапевтических инструментов в клиническую практику гинекологии, что может снизить потребность в фармакологической поддержке и ускорить восстановление пациентов. Работа опубликована в ведущем журнале npj Digital Medicine в марте 2026 года, что подтверждает её актуальность для области цифрового здравоохранения.
