エージェントからガバナンスへ：大規模言語モデル時代における臨床医のための必須AIスキル
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：From Agents to Governance: Essential AI Skills for Clinicians in the Large Language Model Era
雑誌名：J Med Internet Res. 2026 Jan 14; 28: e86550.
概 要：
大規模言語モデルは、パイロットプログラムから日常的な臨床実践へと急速に移行しています。この変化に伴い、臨床医は機会を活かしつつ責任を持つためのスキルを身につける必要があります。本研究では、臨床医が慎重なユーザーから責任あるAIの管理者へと進化するための3層の能力フレームワークを提案します。第1層（基礎スキル）は、安全な使用のための最低限の能力を定義し、プロンプトエンジニアリングや人間とAIエージェントの相互作用、セキュリティとプライバシーの意識、臨床医と患者のインターフェース（透明性と同意）を含みます。第2層（中級スキル）は、バイアスの検出と軽減、説明可能性の出力の解釈、AI生成のワークフローの効果的な臨床統合を強調します。第3層（上級スキル）は、倫理的ガバナンスや規制戦略、モデルライフサイクル管理におけるリーダーシップ能力を確立します。このフレームワークを継続的な医学教育プログラムや役割特有の職務記述に統合することで、臨床医がAIを安全かつ責任を持って使用する能力を高め、患者の結果を改善する可能性があります。
方 法：
この研究は、臨床医がAIを安全に使用するためのスキルを体系的に整理したフレームワークを提案するもので、具体的な研究デザインや対象者数は記載されていません。
結 果：
具体的な結果は示されていませんが、提案された3層の能力フレームワークが臨床医のAIスキル向上に寄与し、臨床実践の安全性を高める可能性があることが示唆されています。
結 論：
臨床医がAIを安全かつ責任を持って使用するための能力フレームワークを導入することで、臨床現場でのAIの標準化と患者の結果改善が期待されます。