AIが医療教育を変革する方法：文献計量分析
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：How AI Is Transforming Medical Education: Bibliometric Analysis
雑誌名：JMIR Med Educ. 2025 Nov 18; 11: e75911. doi: 10.2196/75911. Epub 2025 Nov 18.
概 要：
本研究は、医療教育におけるAIの統合が進む中、研究動向を探り、AIを活用した医療教育の将来の方向性を特定することを目的としています。文献計量分析を通じて、2000年から2024年までのデータを収集し、AI技術の進化が学生の指導やパフォーマンス評価、カリキュラム改革に与える影響を評価しました。医療教育機関はこの技術革新に対して準備が不十分であり、コミュニティへの潜在的な害についての不安も存在します。
方 法：
Web of ScienceおよびScopusデータベースから2000年から2024年までの文献を収集しました。情報検索、特定のジャーナルリスト、共引用分析を組み合わせた多段階の検索戦略を用いて関連する出版物を特定しました。ジャーナルと著者の影響は、出版および引用指標を使用して評価され、研究動向やホットスポットは引用バースト検出、頻度分析、共出現ネットワークを通じて調査されました。
結 果：
2021年以降、出版物の著しい増加が見られ、2019年には基礎的な研究が登場しました。影響力のあるジャーナルには、JMIR Medical Education、Anatomical Sciences Education、Medical Educationが含まれます。研究の進展は、従来のコンピュータ支援学習ツールから生成AIプラットフォームへの移行を示しています。医療教育におけるAIの初期の応用は主に学部レベルに集中しており、大学院や継続教育への拡大の可能性があります。
結 論：
生成AIと基礎的な医療AI研究を意図的に統合する学際的研究の必要性が高まっています。今後の研究は、これらの異なる領域を結びつける理論的枠組みや共同プロジェクトの構築に焦点を当て、より一貫した知識基盤を育成することが求められます。