MEDICINE & AI

タイトル：Evaluating AI-driven characters in extended reality (XR) healthcare simulations: A systematic review. 雑誌名：Artif Intell Med. 2025 Dec; 170: 103270. 概　要： 本研究は、臨床トレーニングにおける拡張現実（XR）シミュレーションでのAI駆動キャラクターの効果、実装、品質保証についての理解が不足していることを背景に、2015年1月から2025年7月までに発表された132件の研究を系統的にレビューしました。これには11件の無作為化比較試験（RCT）が含まれ、主にバイオメディカル、コンピュータ、教育のデータベースから収集されました。多くの研究が仮想現実を使用し、効果に焦点を当てたものが71件、実装に関するものが45件、品質保証に関するものが44件でした。メタアナリシスでは、2件のRCTが知識と意思決定に大きな効果を示し（Hedges' g = 1.31）、1件のRCTではAI駆動キャラクターによるタスクパフォーマンスの向上が報告されました（g = -0.68）。証拠の確実性は低く、小規模なサンプルと高い異質性が影響しています。実装の成功は段階的な導入と教員のトレーニングに関連していることが多いですが、品質保証の実践はほとんど文書化されていませんでした。本レビューでは、これらのギャップを解決し、AI駆動キャラクターのXRトレーニングへの統合を導くためのDASEXフレームワークを提案しています。 方　法： 本研究は、2015年1月から2025年7月までに発表された132件の研究を対象にした系統的レビューです。これには11件の無作為化比較試験（RCT）が含まれ、主にバイオメディカル、コンピュータ、教育のデータベースから収集されました。研究の多くは仮想現実を使用し、効果、実装、品質保証に関する情報を分析しました。 結　果： メタアナリシスの結果、2件のRCTは知識と意思決定に大きな効果を示し（Hedges' g = 1.31）、1件のRCTではAI駆動キャラクターによるタスクパフォーマンスの向上が確認されました（g = -0.68）。実装の成功は段階的な導入と教員のトレーニングに関連していましたが、品質保証の実践はほとんど文書化されていませんでした。 結　論： AI駆動キャラクターは臨床トレーニングにおいて有望ですが、その効果や実装に関する理解は不十分です。DASEXフレームワークを提案し、今後の統合に向けた指針を示すことで、これらのギャップを埋めることが期待されます。