医療における人工知能教育モバイルアプリのコンテンツと構造ニーズ評価：混合方法研究
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：Content and structural needs assessment for an artificial intelligence education mobile app in healthcare: a mixed methods study.
雑誌名：BMC Med Educ. 2025 Dec 29; 25(1): 1717. doi: 10.1186/s12909-025-08328-8. Epub 2025 Dec 29.
概 要：
本研究は、医療分野におけるAIの概念とスキルを教える高品質なモバイルアプリの開発に必要なコアコンテンツと構造要件を特定し、優先順位を付けることを目的としています。混合方法デザインを用い、教育フレームワークの体系的レビューと、47のAI教育アプリの評価を行いました。専門家による検証を経て、97人の医療学生を対象に構造ニーズ評価を実施しました。結果として、実用的かつ倫理的な学習体験を促進するための11のコンテンツドメインと20の優先構造機能が確立されました。
方 法：
本研究では混合方法デザインを採用し、まず2つの体系的レビューを実施しました。1つ目は医療におけるAIの教育フレームワークを抽出するための学術論文のレビュー、2つ目は3つのアプリストアから47のAI教育アプリを評価するレビューです。専門家12人による検証を経て、97人の医療学生を対象にカスタム設計された質問票を用いて構造ニーズ評価を行い、オープンエンドの回答をテーマ分析法で分析しました。
結 果：
37件の論文の体系的レビューにより、医療におけるAI教育に必要な10の重要ドメインが明らかになりました。アプリレビューでは、平均MARS品質スコアが2.92/5であり、コンテンツの一貫性、インタラクティビティ、プライバシー実装において重大な欠陥が示されました。専門家のフィードバック分析により、実用的なツールとプラットフォームという新たなドメインが追加されました。医療学生はインタラクティブな学習やオフライン機能、個別学習経路を強く支持しました（平均スコア4.76/5）。
結 論：
本研究は、医療に特化したAI教育アプリの開発に向けた検証済みの証拠に基づくフレームワークを提示します。最終的な構造は、実用的で倫理的かつ魅力的な学習体験を促進するための11のコンテンツドメインと20の優先構造機能を含んでいます。結果は、医療学生や専門家が臨床実践にAIを責任を持って統合するための構造化されたユーザー中心のデジタルツールの緊急な必要性を強調しています。