医療教育における生成的人工知能と大規模言語モデルのガバナンスおよび規制の課題
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：Situating governance and regulatory concerns for generative artificial intelligence and large language models in medical education
雑誌名：NPJ Digit Med. 2025 May 27; 8(1): 315. doi: 10.1038/s41746-025-01721-z. Epub 2025 May 27.
概 要：
本レビューは、生成的人工知能（GenAI）と大規模言語モデルが医療教育において教育の効率性と学習の個別化を向上させる一方で、学習プロセス、真の評価、学問的誠実性に関する懸念を考慮する必要があることを示しています。教育的アプローチを通じてこれらの懸念を位置づけ、さまざまなガバナンスおよび規制アプローチに関する情報を提供します。医療教育におけるGenAIに関する現在および新たな課題、教育的考慮事項、信頼性についても言及し、特定の規制上の懸念に対処するための潜在的な対策を探ります。
方 法：
本研究は、文献レビューを通じて生成的人工知能と大規模言語モデルに関する教育的考慮事項や規制の課題を整理し、医療教育におけるこれらの技術の役割と信頼性について分析しています。
結 果：
医療教育におけるGenAIの利用に関する教育的考慮事項や新たな役割、信頼性に関する問題が特定され、これらに対処するための規制上の懸念が明らかにされました。
結 論：
生成的人工知能と大規模言語モデルは医療教育において重要な役割を果たす可能性がある一方で、教育の質や学問的誠実性を維持するためのガバナンスと規制の必要性が強調されました。