MEDICINE & AI

タイトル：Refining AI perspectives: assessing the impact of ai curricular on medical students' attitudes towards artificial intelligence. 雑誌名：BMC Med Educ. 2025 Jul 25; 25(1): 1115. doi: 10.1186/s12909-025-07669-8. Epub 2025 Jul 25. 概　要： この研究は、医学生における人工知能（AI）カリキュラムの影響を探求し、AIが医療において持つ変革的な可能性とその急速な統合に関連する重要なテーマです。48カ国の4,596人の学生を対象としたグローバルな横断調査からのデータを使用し、選択バイアスに対処するためにCoarsened Exact Matching（CEM）を、媒介効果を検討するために構造方程式モデリング（SEM）を用いました。回帰モデルを適用して、AIカリキュラムと学生のAIに関する知識および態度との関係を推定しました。結果として、AIカリキュラムへの参加は学生のAIに関する知識を有意に向上させましたが（β＝.140, p＜.001）、医療教育へのAI統合に対する熱意を減少させることが示されました（β＝-.108, p＜.001）。倫理的および専門的な懸念が反映されている可能性があります。発展途上国の学生や獣医学の学生に対しては、知識の向上効果が強く現れましたが、先進国の学生ではAI教育への熱意の低下が顕著でした。 方　法： この研究は、48カ国の4,596人の医学生を対象にした横断的調査です。データ分析にはCoarsened Exact Matching（CEM）と構造方程式モデリング（SEM）を使用し、回帰モデルでAIカリキュラムと学生の知識および態度との関係を評価しました。主要評価指標は、AIに関する知識の向上（β＝.140, p＜.001）とAI統合に対する熱意の低下（β＝-.108, p＜.001）です。 結　果： AIカリキュラムへの参加は、学生のAIに関する知識を有意に向上させ（β＝.140, p＜.001）、医療教育へのAI統合に対する熱意を減少させました（β＝-.108, p＜.001）。発展途上国の学生においては知識向上の効果が強く、先進国の学生では熱意の低下が顕著でした。SEM分析により、AIとの仕事への準備が知識（β＝.062, p＜.001）および態度（β＝.023, p＜.001）との関係を部分的に媒介することが示されました。 結　論： AIカリキュラムは、医学生のAIに関する知識を高める一方で、教育への統合に対する熱意を減少させる可能性があることが示されました。バランスの取れたAI教育が重要であり、学生の専門的目標や地域の教育コンテキストに合わせたカリキュラムの必要性が強調されます。