The use of Virtual Reality (VR) technologies has been extensively researched in surgical and anatomical education. VR provides a lifelike and interactive environment where healthcare providers can practice and refresh their skills in a safe environment. VR has been shown to be as effective as traditional medical education teaching methods, with the potential to provide more cost-effective and convenient means of curriculum delivery, especially in rural and remote areas or in environments with limited access to hands-on training. In this sense, VR offers the potential to be used to support resuscitation training for healthcare providers such as the Neonatal Resuscitation Program (NRP). The NRP program is an evidence-based and standardized approach for training healthcare providers on the resuscitation of the newborn. In this article, we describe a VR simulation environment that was designed and developed to refresh the skills of NRP providers. To validate this platform, we compared the VR-NRP simulation with exposure to 360-degree immersive video. We found that both VR technologies were positively viewed by healthcare professionals and performed very similarly to each other. However, the VR simulation provided a significantly increased feeling of presence. Furthermore, participants found the VR simulation more useful, leading to improved experiential learning outcomes. Also, participants using VR simulation reported higher confidence in certain NRP skills, such as proper mask placement and newborn response evaluation. This research represents a step forward in understanding how VR and related extended reality (XR) technologies can be applied for effective, immersive medical education, with potential benefits for remote and rural healthcare providers.


翻译:虚拟现实(VR)技术在手术与解剖学教育中的应用已得到广泛研究。VR能够提供逼真且具交互性的环境,使医疗从业者能在安全的情境中练习与巩固技能。研究表明,VR与传统医学教学方法具有同等效力,并有望提供更具成本效益且便捷的课程实施方式,特别是在农村、偏远地区或实践培训资源受限的环境中。由此,VR技术具备支持医疗从业者开展复苏培训(如新生儿复苏计划(NRP))的潜力。NRP项目是基于循证医学的标准化培训体系,旨在指导医疗从业者掌握新生儿复苏技能。本文阐述了一个专为巩固NRP操作者技能而设计与开发的VR模拟环境。为验证该平台,我们将VR-NRP模拟与360度沉浸式视频体验进行对比研究。结果显示,医疗专业人员对两种VR技术均持积极态度,且二者表现高度相似。然而,VR模拟能显著提升临场感。此外,参与者认为VR模拟更具实用性,有助于提升体验式学习效果。使用VR模拟的参与者还表示,其在特定NRP技能(如面罩正确放置与新生儿反应评估)方面获得了更高自信。本研究为理解VR及相关扩展现实(XR)技术如何应用于高效沉浸式医学教育推进了一步,对偏远地区医疗从业者具有潜在益处。

0
下载
关闭预览

相关内容

IEEE虚拟现实会议一直是展示虚拟现实(VR)广泛领域研究成果的主要国际场所,包括增强现实(AR),混合现实(MR)和3D用户界面中寻求高质量的原创论文。每篇论文应归类为主要涵盖研究,应用程序或系统,并使用以下准则进行分类:研究论文应描述有助于先进软件,硬件,算法,交互或人为因素发展的结果。应用论文应解释作者如何基于现有思想并将其应用到以新颖的方式解决有趣的问题。每篇论文都应包括对给定应用领域中VR/AR/MR使用成功的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/vr/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:44
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:28
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:18
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:03
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
10+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员