医療教育における人工知能 - 医学生の認識
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：Artificial intelligence in medical education - perception among medical students.
雑誌名：BMC Med Educ. 2024 Jul 27; 24(1): 804. doi: 10.1186/s12909-024-05760-0. Epub 2024 Jul 27.
概 要：
本研究は、医療における人工知能（AI）の普及に伴い、医学生のAIに対する認識、教育におけるAIトレーニングの希望、医療におけるAIの倫理的影響に対する理解を評価することを目的としています。325人の医学生を対象にした横断研究では、AIが医療エラーを減少させる助けとなると57.2%が考え、54.2%が医療判断の精度向上に寄与すると信じています。AIの導入に関する構造的なトレーニングの需要が強く、特に医療エラーの削減や倫理的問題に関する教育が求められています。
方 法：
この研究は、ケララ州の325人の医学生を対象にした横断研究です。事前に検証された半構造化質問票を用いて、人口統計データ、AIに関する過去の教育経験、自己評価による知識、AIの医療への応用に関する理解を評価しました。参加者は、AIに対する認識や倫理的側面についての12のリッカート尺度質問に回答しました。
結 果：
57.2%の学生がAIを医療エラーを減少させる支援技術と見なし、54.2%が医療判断の精度向上に寄与すると考えています。約49%はAIが医療へのアクセス向上に寄与すると同意しましたが、37.6%はAIが医師を置き換えることへの懸念を示し、69.2%は医療の人間的側面の低下を恐れています。52.9%が信頼への挑戦、54.5%が患者-医師関係への影響、53.5%が専門的機密保持の侵害について懸念を示しました。AIの機能やリスクについて患者に説明する自信があると感じたのはわずか3.7%でした。
結 論：
この研究は、医学生が学部カリキュラムにおける構造的なAIトレーニングの必要性を強く求めていることを示しています。倫理的懸念が広がる中でも、多くの学生がAIを医療における支援技術と見なしています。これらの結果は、医学生のAI教育におけるカリキュラム開発や学習成果の定義に貴重な洞察を提供します。