インドにおける医療教育における生成AIの影響：系統的レビュー
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年1月2日
タイトル：Impact of generative AI in medical education in India: a systematic review
雑誌名：Front Artif Intell. 2025; 8: 1704785. doi: 10.3389/frai.2025.1704785. Epub 2025 Dec 17.
概 要：
本研究は、生成AIの導入がインドの医療教育に与える影響を系統的にレビューしたものです。インドでは教員や資源の不足が課題となっており、生成AIがこの状況を変革する可能性があります。学生の準備状況、倫理的課題、AI統合の障壁についての現証をまとめています。生成AIに対する学生の認識は高いものの、正式なトレーニングが不足していることが明らかになりました。
方 法：
PRISMAガイドラインに従い、2020年から2025年に発表された文献をPubMedとGoogle Scholarで検索しました。19,777件の文献から、インドの医学生に焦点を当てた11件の研究を選定し、Laurillardの学習モードを用いて分析しました。
結 果：
インドの医学生は生成AIに対して高い認識と肯定的な見解を持っていますが、正式なトレーニングは不足しています。学生は主に疑問解決、課題作成、自己学習に生成AIを利用しており、Laurillardの学習モードの「獲得」から「探求」および「生産」へと移行しています。生成AIツールは標準試験で学生を上回る結果を示しましたが、誤情報のリスクや批判的思考の低下、データプライバシーの倫理的懸念などの課題も存在します。
結 論：
インドの医学生は生成AIを積極的に取り入れていますが、その利用は非構造的で非公式です。学生の準備状況と医療機関との間には大きなギャップがあります。生成AIの潜在能力を最大限に活用するためには、構造化されたカリキュラムの開発、教員のトレーニング、倫理ガイドラインの確立が必要です。政策立案者、教育者、研究者の協力が求められています。