医療教育におけるAI統合に関する重要な能力の特定とAI認識の評価
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：Assessing AI Awareness and Identifying Essential Competencies: Insights From Key Stakeholders in Integrating AI Into Medical Education
雑誌名：JMIR Med Educ. 2024 Jun 12; 10: e58355.
概 要：
本研究は、医療における人工知能（AI）の重要性が高まる中で、医療専門家がAI技術を包括的に理解する必要性を探求し、医療教育の適応を求めています。ステークホルダーの認識と期待を調査し、医療カリキュラムへの影響を考察します。さまざまなステークホルダーのAIに関する経験と認識を評価し、医療教育における重要なAI関連トピックを特定することを目的としています。
方 法：
データは、2022年8月から2023年3月までの間にTÜKITZMedプロジェクトの一環として収集され、半構造化された質的インタビューを用いて実施されました。38名の参加者（講師6名、臨床医9名、学生10名、AI専門家6名、機関のステークホルダー7名）からのインタビューを通じて、AIに関する経験と視点を探りました。収集したデータは、MAXQDAソフトウェアを使用して質的内容分析が行われました。
結 果：
質的内容分析により、6つの主要カテゴリーと24のサブカテゴリーが特定され、ステークホルダーのAIに対する理解に関する共通点と相違点が明らかになりました。特定された重要なAIテーマには、カリキュラム内容、スキルと能力、プログラミングスキル、カリキュラムの範囲と構造が含まれます。
結 論：
分析結果は、医療カリキュラムにAIを統合する重要性を強調し、学生の臨床応用能力を確保するための標準化されたAI理解が必要であることを示しています。多様な視点を考慮することで、医療におけるAIの定義を包括的に行い、ギャップを解消し、将来の医療研究におけるAIの効果的な利用を促進するための解決策を提供します。