MEDICINE & AI

タイトル：Developing AI-Powered Virtual Patient Chatbots for Diagnostic Reasoning Training DOI：10.1093/acamed/wvag094 概　要：この研究は、医療教育における診断推論の重要性に着目し、従来の方法（標準化患者やピアロールプレイ）に代わるAI搭載のバーチャル患者チャットボットを開発しました。従来の方法は効果的ですが、時間やコストがかかります。本研究では、自然言語処理を取り入れたチャットボットを用いて、疲労、腹痛、記憶喪失の3つの臨床シナリオにおける医師-患者の対話を模擬し、学生が診断を行い、即座にフィードバックを受けることができる環境を提供しました。 方　法：2025年4月21日から28日の間に、AI搭載のバーチャル患者チャットボットを開発しました。設計は、診断推論の二重過程モデルと記憶モデルに基づいています。学生は、さまざまな臨床データに基づいて鑑別診断を行い、診断の正確性に関する即時フィードバックを受けました。 結　果：チャットボットは、教員（2025年5月）と学生（2025年11月）への調査とインタビューを通じて評価され、効果的（4.50/5）かつ使いやすい（4.46/5）ツールとして機能することが確認されました。参加者は、チャットボットが診断推論の核心的な認知プロセスをサポートし、パターン認識を促進することを認識しました。教員は、カリキュラム内でのコスト効率とスケーラビリティを強調し、学生は臨床推論の価値を評価しました。 結　論：今後の研究では、ケースの複雑さを段階的に組み込み、患者中心の言語や公平性を考慮したデザインを取り入れるべきです。効果的な活用には、体系的な指導設計と感情的に挑戦的なシナリオへの学習者の準備が必要です。教育的影響を評価し、臨床トレーニングへの統合を導くために、より大規模な実証研究が求められます。