MEDICINE & AI

タイトル：Introducing AI as members of script concordance test expert reference panel: A comparative analysis 雑誌名：Med Teach. 2025 Oct; 47(10): 1637-1644. 概　要： スクリプトコンコーダンステスト（SCT）は、臨床推論を評価するために専門的な発展においてますます使用されており、臨床経験の増加に伴いSCTのパフォーマンスが線形的に向上することが観察されています。しかし、専門家参照パネル（ERP）メンバーの燃え尽き症候群の可能性が実施上の課題となっています。そこで、ChatGPTをパネルメンバーとして導入し、SCT作成の効率を向上させつつ教育内容の質を維持することを目指しました。また、異なるモデルの効果を探求しました。 方　法： 準実験的比較デザインを用い、眼科実習に登録されている全ての学部医学部学生と教員を対象としました。2つのグループがあり、従来のERPは15人の専門家（5人のシニアレジデント、5人の講師、5人の教授）で構成され、AI生成のERPはChatGPTとo1プレビューを使用して生成され、異なる経験レベルに基づく多様な臨床意見を反映するよう設計されました。 結　果： 専門家はほとんどのシナリオで最高の平均スコアを達成し、ChatGPT-4とo1のスコアは一般的にわずかに低かったですが、o1の平均スコアは専門家のスコアに近いことが分かりました。特定のシナリオでは、ChatGPT-4とo1のスコアに有意な差が観察されました。これらの値は高い一貫性を示し、専門家とAIモデルの両方が非常に信頼性の高い評価を提供したことを示唆しています。 結　論： これらの結果は、AIモデルが人間の専門家を置き換えることはできないものの、学生のトレーニングや推論スキルの向上に効果的に使用でき、学生と専門家のパフォーマンスのギャップを縮めるのに役立つ可能性があることを示唆しています。