医療教育におけるGenAI支援のバーチャル患者：系統的レビュー
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年5月8日
タイトル：GenAI-Supported Virtual Patients in Health Care Education: Systematic Review
雑誌名：J Med Internet Res. 2026 May 07; 28: e82756. doi: 10.2196/82756.
概 要：
本研究は、生成的人工知能（GenAI）が医療教育におけるバーチャル患者シミュレーションを強化し、臨床スキルの教育方法を再構築する可能性についての系統的レビューです。技術の進展が急速であるため、実施と今後の研究を導くための現在の証拠の統合が求められています。
方 法：
2026年3月19日までに、CINAHL、Medline、Embase、Scopus、Web of Scienceの5つのデータベースを対象に系統的検索を実施しました。英語で発表された、GenAI支援のバーチャル患者を評価した定量的または混合方法の研究を含め、2名のレビュアーが独立して研究をスクリーニングしデータを抽出しました。研究の質とバイアスのリスクは、JBIチェックリストを用いて評価されました。
結 果：
合計15件の研究が基準を満たし、参加者は645名でした。研究は看護、医学、薬学、放射線技術、医療初動者訓練などの分野にわたり、バーチャル患者の設計は多様でした。主な成果として、ユーザーの認識（14件）、コミュニケーションスキル（4件）、臨床推論（3件）、パフォーマンス（7件）が挙げられます。GenAI支援のバーチャル患者は、対照条件に対して一貫して成果を改善しました。
結 論：
GenAI支援のバーチャル患者は、学習者の受容性とスキル開発において有望な成果を示しましたが、感情的・行動的複雑性、シミュレーションの適応性、研究デザインの厳密さにおいて重要な制限があります。このレビューは、教育者や政策立案者に対し、AI駆動のシミュレーションを統合するための実用的な洞察を提供し、理論的基盤や標準化された設計プロトコルの必要性を指摘しています。