本研究由Sang Gil Han、Young Dae Kim、Tae Young Kong和Junho Cho共同完成，四位作者均来自韩国延世大学医学院（Yonsei University College of Medicine）的急诊医学系和神经内科。研究论文《Virtual reality-based neurological examination teaching tool (VR-NET) versus standardized patient in teaching neurological examinations for the medical students: a randomized, single-blind study》于2021年发表在开放获取期刊《BMC Medical Education》上。该研究聚焦医学教育领域，探索虚拟现实（Virtual Reality, VR）技术在神经学检查教学中的应用价值。

学术背景

传统神经学检查教学依赖标准化病人（Standardized Patient, SP），但SP无法模拟非自愿性神经症状（如瞳孔对光反射异常、眼球震颤等），且临床病例的不可控性可能导致教学机会不足。为解决这一问题，研究团队开发了基于VR的神经学检查教学工具VR-NET，旨在通过虚拟环境提供可重复、可定制的异常神经体征模拟功能。研究目标是通过随机单盲试验，验证VR-NET结合SP的教学效果是否优于传统SP教学。

研究流程与方法

1. VR-NET开发与设置

研究团队与韩国VR内容开发商FNI合作，利用Oculus Rift头显设备开发VR-NET软件。开发工具包括3D建模软件3ds Max、图像处理软件Photoshop，以及Unity游戏引擎（版本5.5.6f2）。VR-NET的核心功能包括：
- 症状模拟：可调整瞳孔大小、对光反射、角膜反射、眼球运动障碍等非自愿性神经体征的严重程度（图1）。
- 交互设计：学生通过语音指令（如“请看向我的指尖”）和虚拟工具（如棉签、音叉、手电筒）完成检查（图2-3）。
- 教师模式：支持实时调整虚拟患者的神经异常参数，以适应不同教学场景。

2. 研究对象与分组

研究纳入95名四年级医学生（原招募111名，排除16名因设备兼容性或拒绝参与），随机分为两组：
- SP组（n=56）：采用传统教学方法，通过口头描述、照片和视频学习异常神经体征。
- SP+VR-NET组（n=39）：在SP教学基础上使用VR-NET进行神经学检查训练。

3. 教学与评估流程

• 教学阶段：学生在急诊医学实习期间接受临床能力考核（Clinical Performance Examination, CPX），针对主诉头晕的SP进行神经学检查。VR-NET组通过虚拟患者模拟异常体征，对照组依赖传统资料。
  
• 评估阶段：实习结束时，所有学生再次对SP进行神经学检查，操作过程录像。由盲法评估者根据神经物理检查评分（Neurologic Physical Exam, NPE）系统（满分6分）评估表现，评分维度包括颅神经、运动、感觉、反射等检查项目。
  

主要结果

1. 真实性与满意度：两组学生对教学体验的真实性（SP组4.27±0.75 vs. VR-NET组4.28±0.56, p=0.92）和满意度（SP组4.23±0.71 vs. VR-NET组4.21±0.66, p=0.839）无显著差异，表明VR-NET的沉浸感与传统方法相当。
   
2. NPE评分：VR-NET组得分显著更高（3.81±0.92 vs. SP组3.40±1.01, p=0.043），证明其在提升操作技能方面更具优势。
   

结论与价值

本研究证实，VR-NET能有效辅助SP教学，尤其对需要观察非自愿性神经体征的检查项目（如瞳孔反应、眼球震颤）具有独特价值。其科学意义在于：
- 教学创新：首次将VR技术应用于神经学检查的完整流程训练，弥补了SP的局限性。
- 成本效益：尽管VR开发初期成本较高，但其可重复性和标准化特性可能降低长期教学成本。
- 临床转化：为罕见病例或复杂体征的模拟教学提供了可行方案。

研究亮点

1. 技术整合：VR-NET实现了神经学体征的可调参数化模拟，如动态调整眼球震颤方向或瞳孔不对称性。
   
2. 严谨设计：通过随机单盲试验和客观视频评分（NPE）减少评估偏倚。
   
3. 局限性：VR-NET目前仅支持面部区域神经体征模拟，未来需扩展至肢体运动障碍等全神经系统功能。
   

其他价值

研究指出，VR技术虽无法完全替代真实临床经验，但在特定技能训练（如标准化操作流程）中具有显著优势。此外，VR-NET的模块化设计为后续开发其他专科教学工具（如心血管或呼吸系统检查）提供了参考框架。

（注：文中图1-3为VR-NET操作界面及教学场景截图，因技术细节未完全呈现，此处未详细展开。）