MEDICINE & AI

タイトル：Evaluation of an AI-Based Chatbot Providing Real-Time Feedback in Communication Training for Mental Health Care Professionals: Proof-of-Concept Observational Study 雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Nov 28; 27: e82818. doi: 10.2196/82818. Epub 2025 Nov 28. 概　要： 本研究は、メンタルヘルスケア専門家向けのコミュニケーショントレーニングにおいて、リアルタイムでフィードバックを提供するAIチャットボットの能力を評価することを目的としています。具体的には、AI生成のフィードバックの正確性、参加者の認識、特定のコミュニケーション技術の使用頻度の変化、AIチャットボットによるトレーニングが臨床実践にどのように役立つかを検討しました。56件の匿名化されたチャットトランスクリプトを用いて、参加者はAIチャットボットから自動生成されたフィードバックを受け取り、その効果を評価しました。 方　法： 本研究は概念実証デザインを用い、56件の匿名化された医師と模擬患者間のチャットトランスクリプトを分析しました。参加した医師は、特定のコミュニケーション技術の使用を評価し促進するために設計されたAIチャットボットから自動生成されたフィードバックを受けました。フィードバックの正確性とユーザーの認識を評価し、コミュニケーション行動の変化を測定しました。最後に、参加者は臨床実践における利点を評価するためのポストインターベンション質問票を記入しました。 結　果： AI生成のフィードバックは非常に正確であり、85.38%が部分的または完全に正しいと評価されました。参加者の83.64%がフィードバックの正確性に同意し、87.27%がフィードバックが有益であると感じました。また、AIチャットボットを使用することで、推奨されたコミュニケーション技術の繰り返し使用が促進され、参加者は新しい技術を臨床で適用するのに役立ったと報告しました。 結　論： 結果は、AI支援トレーニングが医療におけるコミュニケーションの課題に対処する可能性を示しています。リアルタイムの実践と即時のフィードバックの組み合わせは、医師と患者の相互作用の持続的な改善を促進する可能性があります。このようなツールを医療教育に統合することで、従来のトレーニング方法を補完する価値があると考えられます。今後の研究では、AIモデルの信頼性を向上させるための改良や、長期的な効果と客観的な測定の調査が求められます。