Intelligenza artificiale generativa nella formazione medico-umanistica: potenziale dei GPT personalizzati per l'analisi narrativa

Abstract

Questo lavoro propone un GPT personalizzato per analizzare le narrazioni di pazienti e professionisti sanitari a fini didattici. Il modello integra la medicina narrativa di Charon, l'analisi narrativa di Labov, modelli di linguaggio generativo e il Design Universale per l'Apprendimento. È stato progettato un GPT che identifica i componenti comunicativi nelle narrazioni cliniche e offre un feedback formativo adattato a diversi livelli. Questo strumento può democratizzare l'accesso alla formazione nelle competenze narrative, personalizzare l'apprendimento secondo i principi dell'inclusione educativa e promuovere la riflessione critica sulle pratiche comunicative in ambito sanitario. I GPT personalizzati rappresentano un'innovazione pedagogica che, con la supervisione umana e le garanzie etiche, può integrare la formazione in medicina narrativa e contribuire a un'istruzione medica più inclusiva e incentrata sulla persona.