医療教育における大規模言語モデルの可能性：期待と課題
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年1月29日
タイトル：Harnessing the potential of large language models in medical education: promise and pitfalls.
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2024 Feb 16; 31(3): 776-783. doi: 10.1093/jamia/ocad252.
概 要：
本研究は、医療教育における大規模言語モデル（LLMs）の統合に関する機会と課題をバランスよく考察することを目的としています。LLMsは、学生に対して膨大な情報への直接アクセスを提供し、個別化された学習体験を促進し、臨床スキルの向上を図る可能性があります。また、教員にとっては、複雑な医療概念の教授法を革新し、学生の関与を促進する手段となることが期待されます。しかし、学問的不正行為の助長、AIへの過度な依存、批判的思考スキルの低下、LLM生成コンテンツの正確性や信頼性に関する懸念、教員への影響などの課題も存在します。
方 法：
本研究は、医療教育におけるLLMsの応用に関する文献をナラティブレビューとして整理し、現在の報告を背景に考察しています。
結 果：
LLMsは、伝統的な教育方法を革新する可能性を秘めており、学生にとっては情報へのアクセスや個別学習の促進、臨床スキルの向上が期待されます。教員にとっても、教育方法の革新や学生の関与を促進する手段となる可能性があります。
結 論：
LLMsは医療教育において多くの利点を提供する一方で、学問的不正行為やAIへの依存、批判的思考スキルの低下といった課題も伴います。これらの利点と課題を理解し、適切に活用することが重要です。