MEDICINE & AI

タイトル：Defining Medical AI Competencies for Medical School Graduates: Outcomes of a Delphi Survey and Medical Student/Educator Questionnaire of South Korean Medical Schools 雑誌名：Acad Med. 2024 May 01; 99(5): 524-533. 概　要： 本研究は、人工知能（AI）技術が医療提供に与える影響が増大する中、医学校のカリキュラムにAIを統合する必要性を受けて、韓国の医療卒業生に必要な医療AI能力を定義することを目的としています。初回のデルファイ調査を通じて42の能力項目を特定し、1,955名の医学生と教授を対象にしたオンラインアンケートを実施しました。最終的に、必須のAI能力を特定するために、33名の医療教育者による追加のデルファイ調査を行いました。 方　法： 2022年に実施された初回のデルファイ調査では、28名の医療AI専門家が参加し、42の能力項目が得られました。その後、韓国の医学校から1,955名（1,174名の学生と781名の教授）を対象にオンラインアンケートを実施し、初回デルファイ調査で得られた42の能力リストを使用しました。続いて、21の医学校から33名の医療教育者によるデルファイ調査を行い、必須のAI能力とオプションの能力を区別しました。 結　果： 研究により、医療卒業生に必要な36のAI能力を6つの領域に分類しました。これらの領域は、デジタルヘルスの理解、医療AIに関する基本的知識とスキル、医療AIの倫理と法的側面、臨床実践における医療AIの応用、医療データの処理・分析・評価、医療AIの研究開発を含みます。最初の4つの領域の能力は必須とされる一方で、最後の2つの領域はオプションとされることが多かったです。 結　論： この医療AI能力フレームワークは、医療カリキュラムへのAI統合を指導するための有望な基盤を示しています。これらの結果の適用性を確認するためには、さまざまな文脈や国でのさらなる研究が必要です。また、提案された能力を既存のカリキュラムに統合するための具体的かつ実行可能な教育モデルの開発が求められます。