人工知能（AI）ベースのシミュレーターと模擬患者の比較：ランダム化比較試験のプロトコル
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：Artificial Intelligence (AI)-Based simulators versus simulated patients in undergraduate programs: A protocol for a randomized controlled trial.
雑誌名：BMC Med Educ. 2024 Nov 05; 24(1): 1260. doi: 10.1186/s12909-024-06236-x. Epub 2024 Nov 05.
概 要：
本研究は、医療教育におけるシミュレーションの重要性を背景に、人工知能（AI）ベースのシミュレーターと模擬患者（SP）の効果を比較することを目的としています。特に、歴史聴取スキルの発展に焦点を当て、67名の5年生医学生を対象にランダム化比較試験を実施します。AIシミュレーターとSPのグループに無作為に割り当てられ、シミュレーションシナリオを体験します。主要評価指標は客観的構造化臨床試験（OSCE）で測定され、学生の満足度やエンゲージメントは、修正シミュレーション効果ツール（SET-M）を用いて評価されます。
方 法：
本研究は、67名の5年生医学生を対象としたランダム化比較試験です。学生はAIシミュレーターグループ（介入）または模擬患者グループ（対照）に無作為に割り当てられ、歴史聴取のシミュレーションシナリオを体験します。主要評価指標はOSCEで、二次評価指標として学生の満足度とエンゲージメントをSET-Mを用いて評価します。統計解析には独立t検定と欠損データ処理のための多重代入法を使用します。
結 果：
本研究の結果は、AIベースのシミュレーターと模擬患者の比較に関する貴重な知見を提供し、医療教育におけるAIシミュレーターの統合に関する意思決定を支援します。ハイブリッドモデルの導入も検討され、学習成果を最適化するための多様で効果的なシミュレーション体験を提供する可能性があります。
結 論：
本研究は、AIベースのシミュレーターが医療教育の中心的な部分となる準備状況を探るための将来の研究の基盤を築くことが期待されます。