The Empirical Challenge of 21st-Century Medical Education
Wartman, Steven A. MD, PhD
Academic Medicine: October 2019 - Volume 94 - Issue 10 - p 1412-1415
医学教育は岐路に立たされています。科学技術と社会の変化によって引き起こされる課題に直面して、カリキュラムは教育内容と医療行為における新しいニーズとますます同期しなくなっています。重要なカリキュラム改革への道は、深く根付いた価値、変化に対する自然な抵抗、認定プロセスなどのさまざまな要因のために困難です。確かに、専門家であるとはどういう意味かという定義そのものも、医師の将来の役割と神聖な医師と患者の関係に深い意味合いをもって変化しています。
伝統的に、「専門家」は知識体系の独占的な担い手として定義されてきました。しかし、今日、専門職以外の医療情報の急速な普及は、その独占性を低下させています。医師や他の医療専門家の役割は変化しており、多くの場合、職業自体の直接的な発信とリーダーシップがありません。
ここでは、現在の医学教育が直面している課題を列挙しています。これらの課題に対処するために、著者は21世紀の医学教育に特定のカリキュラムの重点を置くことを推奨しています
・知識の獲得とキュレーション
情報を収集することは容易になりましたが、理解するために専門的知識や専門的知識を選択して整理する必要があります。医学生は大量の情報を習得することが期待されていますが、そうすることで十分な知識を得ていますか？従来、医学の情報キュレーションは、ジャーナル、教科書、教授、および「一流の専門家」に依存してきました。しかし、現在、医学生が情報をキュレートする能力を習得することを保証する明確な方法論はありません。
⇨ 21世紀の医師にとって不可欠なスキルは、信頼できる正確な情報を見つけて理解する方法を学ぶことです。この取り組みは、医学部のカリキュラムのすべての側面に浸透するはずです。
・人工知能アプリケーションとの連携と管理
・確率論的推論の深い理解
機械とシステムは、将来の専門家とともにパートナーとして機能します。ここでの課題は、人間と機械の間で、相対的な強さに従ってタスクを割り当てることです。 人間の専門家は、機械の優れた能力に遅れをとる必要性を受け入れなければなりません。また、治療を調整するための新しいツールには、不確実性に対するより大きな許容範囲と、確率の計算と解釈のためのより大きな施設が必要です。 これらの確率を評価して行動するには、データの提示、リスクの定量化、不確実性のコミュニケーションへのアプローチが必要になります。医学生は、そのようなデータの確率論的意味を（深く）理解するスキルを開発することが不可欠です。
⇨AIアプリケーションが医療現場でますます重要な役割を担うようになると、学生はこれらの機械の長所と短所を深く理解する必要があります。
⇨AI診断および治療アルゴリズムは、主に確率の形で結論を提示します。臨床医は、ビッグデータや予測分析を扱う際に統計プロセスを深く理解する必要があります。さらに、これらの確率論的ステートメントを個人ごとに有意義な方法で患者に伝えるには、選択の心理学と意思決定のヒューリスティックの理解を含むトレーニングと専門知識の両方が必要です。
・倫理に従った共感と思いやりの育成。
医療行為におけるテクノロジーとAIアプリケーションの役割が大きくなるにつれて、専門家は医師と患者の関係の神聖な性質を失う危険を冒します。思いやりのあるケアが人工知能の時代の医療行為の重要な要素であり続けることを保証するために、真剣かつ協調した努力がなされなければなりません。
⇨学生は、患者の価値に基づいて選択を行う権利を尊重する能力を身につけなければなりません。患者の苦しみに対する共感と思いやりを培うことを学ぶことは、医学部全体で一貫したテーマでなければなりません。
これらのニーズを考えると、今日の学校は重要なカリキュラム改革に着手するために行動することが不可欠です。著者は、これらの課題への取り組みを開始するために機関が取ることができる最初のステップを提供します。
・教育機関が現在、学生を最大限に効果的に21世紀の実践者として教育しているかどうかを判断する
・カリキュラムが他の学校のカリキュラムと異なる理由/方法を探る
・教育とトレーニングのあらゆる側面を再考することを約束する
・制度的慣性を克服するための戦略を特定する
・思いやりの育成がカリキュラムのすべての側面に浸透することを保証する
・教育、研究、および患者のケアが連携して学習ヘルスケアシステムを作成できるようにする
