医療学生と生成AI患者とのチャット対話における避妊関連トピック：自然言語処理分析
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：Contraception-related topics in chat dialogues between healthcare students and generative AI patients: a natural language processing analysis.
雑誌名：BMC Med Educ. 2025 Oct 21; 25(1): 1458. doi: 10.1186/s12909-025-08032-7. Epub 2025 Oct 21.
概 要：
本研究は、医療学生と生成AI患者とのチャット対話における避妊トピックを探求することを目的とした横断的研究です。急速に発展するデジタル技術は、性と生殖に関する健康ケアの新たな機会を提供していますが、デジタルプラットフォームでの患者ニーズの評価や効果的なコミュニケーションは難しいことがあります。医療学生は、チャット対話を通じて書面でのコミュニケーションを練習する必要があります。生成AIが医療提供者と患者のチャットインタラクションをどのように向上させるかは十分に理解されていません。
方 法：
本研究では、医療学生（n=24）と助産学生（n=20）を対象に、CurreChatインターフェースを使用して生成AI患者との書面チャット対話をシミュレーションしました。データは2024年8月と10月に収集され、自然言語処理（NLP）と自動テキスト分析を用いて対話内の避妊トピックを検討しました。分析ソフトウェアは、自己教師あり学習に基づく業界特有の言語モデルを使用しました。
結 果：
学生たちはAI患者との対話で避妊の重要な側面について議論しました。対話の中で、禁忌（114回）、避妊方法（93回）、喫煙（80回）などのトピックが取り上げられ、Current Care Guidelineと一致していました。
結 論：
生成AIチャットシミュレーションは、避妊問題に関する医療専門家の教育を向上させる可能性があります。AIチャットインタラクションの利点を最大限に活用するためには、効果的なプロンプトが重要です。NLPは会話分析に適した方法であり、今後の多様な医療環境での研究においても活用されるべきです。