MEDICINE & AI

タイトル：Integrating ChatGPT into knowledge-retrieval tutorials in undergraduate medical education: a prospective evaluation of higher-order learning and feasibility. 雑誌名：Med Educ Online. 2026 Dec 31; 31(1): 2639203. doi: 10.1080/10872981.2026.2639203. Epub 2026 Mar 02. 概　要： 本研究は、生成的人工知能（AI）プラットフォームであるChatGPTを活用した医療教育における能力ベースの教育（CBME）の強化の可能性を探ります。特に、AIによる支援を受けた知識検索の実践が高次の学習領域に与える影響を評価することを目的としています。これは、ChatGPTを用いた知識検索の実践が時間を経ても持続するかを評価する、世界初の長期的なCBME研究です。 方　法： 南インドの私立医科大学に在籍する270人の3年生MBBS学生を対象に、6か月間の前向き非ランダム化遅延介入研究を実施しました。参加者は4つのチュートリアルクラスターに分けられ、2つのクラスターは即時に介入を受け、残りの2つは遅れて介入を受けました。介入は、4回の週次2時間セッションで構成され、高次の選択問題、ChatGPTとの構造化された教員監督の対話、メタ認知的反省が含まれました。評価項目には、介入前後および1か月後、3か月後のMCQパフォーマンスと学生の認識が含まれました。 結　果： 270人の学生のうち、253人（93.7%）が参加基準を満たし、すべての評価を完了しました。MCQパフォーマンスは、時間の経過とともに有意な改善を示しました（F[3,756] = 65.14, p < 0.001）。高次MCQスケールでの平均スコアは、介入前の12.8 ± 2.4から介入直後の15.2 ± 2.1に増加し、1か月後（+3.78）および3か月後（+3.65）も持続的な改善が見られました。学生のフィードバックは高い満足度（平均4.25 ± 0.88）と認知的関与（4.15 ± 0.92）を示しましたが、AIとの対話の明確さは比較的低い評価（3.39 ± 1.19）を受けました。 結　論： 監督されたChatGPT支援の知識検索実践は、高次の認知パフォーマンスを持続的に改善し、特に低成績の学生に強い利益をもたらしました。このスケーラブルで基準に沿ったモデルは、CBMEの進展に寄与する可能性があり、パフォーマンスベースおよび臨床的成果を組み込んだ多施設試験によるさらなる検証が求められます。