データ強化型技術支援医療意思決定（DATA-MD）カリキュラム：臨床研修医のための機械学習と人工知能のカリキュラム
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：The Data-Augmented, Technology-Assisted Medical Decision Making (DATA-MD) Curriculum: A Machine Learning and Artificial Intelligence Curriculum for Clinical Trainees
雑誌名：Acad Med. 2025 Sep 01; 100(9): 1035-1039.
概 要：
本研究は、医療における人工知能（AI）と機械学習（ML）の役割が急速に拡大する中、臨床医のAIおよびMLツールの評価と使用に関する知識のギャップを埋めることを目的としたDATA-MDカリキュラムを開発しました。このカリキュラムは、4つのモジュールから構成されており、AI/MLの基本概念を臨床研修医に教えることを目指しています。2023年5月と6月にミシガン大学の内科レジデントを対象にパイロット実施され、知識の事前・事後評価が行われました。
方 法：
この研究は、ミシガン大学の内科レジデントを対象にした教育介入です。カリキュラムは4つのモジュールで構成され、AI/MLに関する知識を評価するための事前・事後評価が実施されました。参加者は、11人と12人の2つのコホートから成り、全23人が評価に参加しました。
結 果：
23人中20人（87%）が事前知識評価を完了し、全員が事後評価と回顧的な事前・事後調査を完了しました。モジュール1から3の知識スコアは有意に改善されました（モジュール1: 2.5から3.0、P = .008; モジュール2: 1.0から2.0、P = .049; モジュール3: 2.0から3.0、P < .001）。モジュール4では改善が見られませんでした（2.0のまま、P = .80）。参加者はAIおよびML文献の評価能力と今後の実践での使用に対する自信が向上したと報告しました。
結 論：
DATA-MDカリキュラムのパイロットは、標準化されたAIおよびMLカリキュラムが研修医の知識と態度を改善できることを示しました。今後は、異なる医療専門職や学術機関の学習者への拡大が予定されています。