MEDICINE & AI

タイトル：AI-generated Feedback Following Social Robotic Virtual Patient Interactions and Medical Student Performance: Nonrandomized Quasi-Experimental Study DOI：10.2196/90368 概　要： 本研究は、ソーシャルロボット仮想患者（VP）とのインタラクション後にAI生成のフィードバックを統合することで、医学生の臨床パフォーマンスが向上するかを評価しました。従来のVPプラットフォームは個別化されたフィードバックが不足しているため、AIを活用したフィードバックシステムの導入が期待されます。115人の医学生を対象に、AIフィードバックを受けたグループと受けなかったグループに分け、9つのVPケースを通じて臨床パフォーマンスを評価しました。結果、AIフィードバックを受けた学生はOSCEスコアが有意に高く、特に一般的な医療歴の取得において改善が見られました。 方　法： 本研究は準実験的デザインで、スウェーデンのカロリンスカ研究所で115人の6年生医学生を対象に実施されました。学生は病院サイトに基づいてAIフィードバックを受けるグループ（61人）と受けないグループ（54人）に割り当てられました。すべての学生は9つのVPケースを完了し、フィードバックグループは各ケース後に構造化されたフィードバックを受けました。臨床パフォーマンスはOSCEに基づいて評価され、5つのドメインで10点満点のルーブリックを用いて評価されました。 結　果： AIフィードバックを受けた学生は、OSCEスコアが平均7.39点（SD 0.86）で、フィードバックを受けなかったグループの平均6.68点（SD 1.04）と比較して有意に高い結果を示しました（P<.001）。一般的な医療歴の取得においても有意な改善が見られました（P=.004）。合格率はフィードバックグループで96.7%に対し、非フィードバックグループは79.6%であり、オッズ比は7.55でした。 結　論： AI生成のフィードバックは、医学生のOSCEに基づくパフォーマンスを有意に改善し、特に一般的な医療歴の取得において効果がありました。これにより、VPシミュレーションにおける専門家主導の教育に対するAIフィードバックシステムの統合が推奨され、医療教育におけるスケーラブルで自動化されたフィードバックの実現可能性が示されました。