ベッドサイドにおけるAI：ChatGPTが学生の実患者臨床試験に与える影響のランダム化対照試験
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年4月22日
タイトル：AI at the bedside: Randomised controlled trial of ChatGPT's impact on student performance in real-patient clinical exams.
雑誌名：Med Teach. 2026 Apr 20; 1-11. doi: 10.1080/0142159X.2026.2652061.
概 要：
本研究は、臨床教育における生成的人工知能（AI）ツールの導入が進む中、ChatGPTの使用が医学生の実患者臨床試験におけるパフォーマンスに与える影響を評価することを目的としています。最終学年の医学生73名を対象に、ChatGPTを使用したグループと使用しない対照グループに分け、臨床パフォーマンスを評価しました。結果として、ChatGPTの使用は全体的なパフォーマンスに有意な改善をもたらさなかったものの、学生はその使用を有益と感じていました。
方 法：
本研究は、4つの学術病院で行われた並行群のランダム化対照試験です。最終学年の医学生が30分間の患者との対面診察を行い、その後20分間の評価を受けました。介入群ではChatGPTを使用し、対照群ではデジタル補助を使用しませんでした。主要評価指標は、標準的なルーブリックに基づく全体的な臨床パフォーマンススコアです。分析にはANCOVAを用い、事前の学業成績や病院を調整しました。
結 果：
73名の学生が分析され、全体的なパフォーマンススコアは介入群が66.7±9.9、対照群が68.2±7.8であり、有意差はありませんでした（未調整p=0.50、調整p=0.21）。ChatGPTの使用パターンはパフォーマンスに関連しませんでしたが、85%の参加者がChatGPTを有益と感じ、特に鑑別診断や管理計画において高い評価を得ました。患者は学生のChatGPT使用に対して高い満足度を示しました。
結 論：
最小限のトレーニングを受けた自己指導型のChatGPT使用は、ベッドサイドでのパフォーマンスを改善しませんでした。効果は構造化されたトレーニングや明確なワークフロー統合に依存する可能性があり、LLMは基礎的な臨床能力を補完するものであり、代替するものではありません。