MEDICINE & AI

タイトル：Utility of Generative Artificial Intelligence for Japanese Medical Interview Training: Randomized Crossover Pilot Study 雑誌名：JMIR Med Educ. 2025 Aug 01; 11: e77332. doi: 10.2196/77332. Epub 2025 Aug 01. 概　要： この研究は、生成的人工知能（AI）が日本の医療面接トレーニングにおいてどのように役立つかを評価することを目的としています。特に、従来の対面式トレーニング方法と比較し、AIを用いたトレーニングの効果を検証しました。20名の初期研修医を対象にしたランダム化クロスオーバー研究では、AIベースのシミュレーションと従来のシミュレート患者との対面式インタビューを比較しました。結果として、AIベースのトレーニングは臨床推論においては比較可能なパフォーマンスを示したものの、患者ケアとコミュニケーションにおいては従来の方法に劣ることが明らかになりました。 方　法： 本研究は、大学病院の初期研修医20名を対象にしたランダム化クロスオーバー研究です。参加者は2つのグループに無作為に分けられ、AIベースのシミュレーションと従来の対面式インタビューを交互に体験しました。AIベースのステーションでは、GPTを用いたプラットフォームで患者の行動をシミュレートし、従来のステーションでは標準化された患者との対面インタビューを行いました。評価は6つの指標に基づき、2名の独立した評価者が行いました。 結　果： AIベースのステーションは、患者ケアとコミュニケーションのカテゴリーで従来のステーションよりも低いスコアを示しました（4.48 vs 4.95; P=.009）。しかし、臨床推論においては、AIベースのステーションは比較可能なパフォーマンスを示し、統計的に有意な差はありませんでした（4.43 vs 4.85; P=.10）。 結　論： 生成的AIは臨床推論において有用な補完ツールとしての可能性を示しましたが、患者ケアとコミュニケーションにおいては従来の方法の重要性が強調されました。これらの結果は、生成的AIと従来のアプローチを組み合わせたハイブリッドトレーニングモデルの採用を支持するものであり、日本における医療面接トレーニングの効果を高めることが期待されます。