医学教育つれづれ

医学教育に関する論文のPOINTを書き出した備忘録的なブログです。

生成的人工知能の急速な進歩の時代に適応的専門家になる

Becoming adaptive experts in an era of rapid advances in generative artificial intelligence
Brian J. HessORCID Icon,Nathan CupidoORCID Icon,Shelley RossORCID Icon &Brent Kvern
Received 24 May 2023, Accepted 28 Nov 2023, Published online: 13 Dec 2023
Cite this article https://doi.org/10.1080/0142159X.2023.2289844

https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/0142159X.2023.2289844?af=R

 
DALL·Eによって生成された
 
 

AIが診断や患者ケアの管理をルーチン化することで、医師の専門知識に与える影響について：

ルーチン化された問題への対応

AIが診断や患者ケアの一部を効率化し、ルーチン化すると、医師は既知の問題に対する既存のソリューションを適用することが多くなる可能性があります。これにより、医師はより効率的に日常的な業務をこなすことができます。

非ルーチン的な状況での適応

しかし、すべての状況がルーチン化されるわけではないため、医師は非ルーチン的、複雑、または新しい問題に直面した際に、創造的かつ革新的な解決策を見つける必要があります。AIが提供する情報は基本的なガイダンスに過ぎないため、医師はそれを基にして、独自の専門知識を用いて適切な治療方針を決定する必要があります。

革新的なアプローチの必要性

AIが特定の状況で革新が必要かどうかを決定する際、医師はその提案を批判的に評価し、必要に応じて独自の判断を下す必要があります。たとえば、AIが提供する治療計画はあくまで一般的なものであり、個々の患者の特定のニーズや状況に合わせて調整する必要があります。

AIの限界の認識

AIシステムは、その訓練データに基づいて決定を行うため、最新の研究やレアケースに関する情報が不足している場合があります。医師は、AIが提供する情報を盲目的に信頼せず、独自の臨床経験や知識を活用する必要があります。

持続的な学習と適応

AIの進化に伴い、医師は新しい技術やアプローチを継続的に学び、適応する必要があります。これには、AIの強みと限界を理解し、それを効果的に臨床実践に組み込む能力が求められます。

倫理的および法的考慮

AIによる診断や治療提案には、倫理的、法的な考慮も含まれます。医師は、AIが提供する情報が患者の権利、プライバシー、そして臨床的倫理に沿っているかを確認する責任があります。

 

AIの現在の限界、リスク、倫理的な意味合い

  1. 誤情報と偏見のリスク：AI、特にChatGPTのような言語モデルは、間違った情報や偏見を含むデータに基づいて訓練されている可能性があり、これにより誤った情報や偏見のある回答を生成することがあります。このような誤情報は、特に医療分野において深刻な結果を招く可能性があります。

  2. 批判的思考能力の低下：学習者がAIに過度に依存することで、批判的思考や複雑な問題解決能力が低下する恐れがあります。AIを使って簡単に情報を得ることができると、自ら深く考えることが少なくなるかもしれません。

  3. プライバシーとセキュリティの懸念：AIシステムは大量のデータを処理し、時には機密性の高い情報も含まれるため、これらの情報の保護と適切な取り扱いが重要です。個人情報の漏洩や悪用のリスクがあります。

  4. 倫理的な課題：AIの使用は、倫理的なジレンマを引き起こす可能性があります。たとえば、AIが提供する診断や治療の提案は、倫理的な基準に沿っているか、または患者の権利や意志を尊重しているかが問われます。

  5. 教育への影響：学習者がAIに依存しすぎることで、従来の学習方法や臨床実践における重要なスキルを身につける機会が減少する可能性があります。AIが簡単な解答を提供することで、深い学習や理解が妨げられる恐れがあります。

  6. 環境への影響：AIシステムの運用には大量のコンピューティングリソースが必要であり、その結果、環境への影響（特にエネルギー消費と温室効果ガスの排出）が増加する可能性があります。

  7. AIリテラシーの必要性：学習者や教育者は、AIの機能と限界を理解し、批判的に評価する能力を身につける必要があります。これは、AI技術を倫理的に適切に利用するために不可欠です。

人工知能（AI）、特に大規模言語モデル（LLMs）の応用

自律学習（Self-Directed Learning）:

AIとLLMsは、学習者が自らの学習過程を管理し、自律的に学習するのを支援することができます。
ChatGPTのようなモデルは、複雑な情報を簡素化し、学習者が大量の教材を理解しやすくするために使用できます。
学習者はAIを利用して、自分の強みと弱みを把握し、それに基づいて学習内容をパーソナライズできます。

シミュレーションシナリオ（Simulation Scenarios）:

AIをシミュレーション訓練に組み込むことで、さまざまな臨床シナリオを提供し、学習者が不確実性や失敗を経験することで深い理解を促すことができます。
様々な臨床問題に対して学習者が革新的なアプローチを学ぶのを支援するために、技術強化型シミュレーションの指導方法を使用します。
学習者が新しい問題に対して適切な解決策を見つけるための訓練として、AIは「もし…だったら？」というシナリオを提供することができます。

ライティングアシスタンス（Writing Assistance）:

学習者は、ChatGPTのようなツールを使って、文書作成、研究支援、患者教育資料の作成などにおいて助けを得ることができます。
AIは、学習者が自分の答えに対する説明を提供する形式の評価を通じて、より深い概念理解を促進することができます。

適応学習プラットフォームの統合（Integration in Adaptive Learning Platforms）:

ChatGPTを適応学習プラットフォームに組み込むことで、学習者のパフォーマンスを分析し、強みと弱みを即時にフィードバックし、パーソナライズされた学習コンテンツを提供します。
このリアルタイムのサポートは、学習者が障害を克服し、複雑なケースの理解を深め、革新が必要な場面での自信を高めるのに役立ちます。
これらの応用例は、ジェネラティブAIを利用して、医療教育における適応的専門知識の開発を支援し、未来の臨床実践における学習者の準備を促進することを目指しています。 AIを効果的に活用することで、臨床環境における問題解決能力の向上と、医療従事者としての継続的な学習と適応の能力が育成されることが期待されます。