MEDICINE & AI

タイトル：The AI Colleague: Reimagining Interprofessional Collaboration and Education in Medicine 雑誌名：JMIR Med Educ. 2026 Aug 14; 12: e94034. doi: 10.2196/94034. 概　要： 本研究では、AIが臨床ワークフローにおいて日常的な存在となり、診断仮説やトリアージの優先順位、リスク評価、文書作成に影響を与える中で、AIを単なるツールとして扱う教育的アプローチの限界を指摘しています。AIが専門職チームの認知において重要な参加者として機能する「AI拡張専門職間協力（AI-IPC）」の概念を提案し、AIリテラシーだけでは不十分であり、実際の臨床環境での人間とAIの協力を調整する能力を育成する必要があると主張しています。具体的な教育アプローチを示し、デジタルインフラや教育者の能力が必要であることを強調しています。 方　法： 本研究は、AI拡張専門職間教育（AI-IPE）のための理論に基づいた実践的アプローチを提案しています。AIの参加に関する境界条件を明確にし、AI特有のサブコンピテンシーを既存の専門職間教育フレームワークにマッピングし、知識の再生ではなくチーム行動のレベルでパフォーマンスを評価する方法を示しています。 結　果： AI-IPEの評価スキャフォールドを提示し、具体的な学習活動や評価アプローチを示しました。このアプローチは、学部教育、大学院教育、継続教育の各設定に合わせて調整可能です。また、AIの統合に伴う関係性や調整の要求を可視化し、教育可能にするための「AI同僚」というメタファーの意図についても論じています。 結　論： AIは専門職間の協力を置き換えるのではなく、協力に求められるものを変えると考えられます。教育はその変化を明示的にし、練習可能で評価可能なものにする必要があります。