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。

医学教育における人工知能の導入における倫理的懸念に対処するための12のヒント

Twelve tips for addressing ethical concerns in the implementation of artificial intelligence in medical education

Russell Franco D’Souza,Mary Mathew,Vedprakash Mishra &Krishna Mohan SurapaneniORCID Icon

Article: 2330250 | Received 30 Jan 2024, Accepted 08 Mar 2024, Published online: 03 Apr 2024

https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10872981.2024.2330250?af=R



人工知能（AI）は、医学教育と医療に革命をもたらす計り知れない可能性を秘めている。その利点が証明されているにもかかわらず、AIの完全な統合はハードルに直面しており、倫理的な懸念が重要な障害として際立っている。したがって、教育者は倫理的な問題に対処し、AIを用いた介入をシームレスに統合し、持続可能なものにするための能力を身につける必要がある。本稿では、医学教育におけるAIの利用における主要な倫理的懸念に対処するための12の重要なヒントを提示する。これらには、透明性の強調、偏見への対処、コンテンツの検証、データ保護の優先、インフォームド・コンセントの取得、協力体制の育成、教育者の訓練、学生のエンパワーメント、定期的なモニタリング、説明責任の確立、標準ガイドラインの遵守、AIの導入で生じる問題に対処するための倫理委員会の設置などが含まれる。これらのヒントを守ることで、医学教育者やその他の関係者は、医学教育におけるAIの責任ある倫理的な統合を促進し、その長期的な成功と肯定的な影響を確保することができる。

 

実践ポイント
進化し続ける医学教育の現場において、人工知能（AI）の統合は、学習方法を再構築し、医療行為を進歩させる可能性を秘めた革命的なイノベーションとして際立っている。

しかし、この変革の旅は、慎重な注意を要する倫理的な懸念によって妨げられている。

このことは、教育者がイノベーションを受け入れることと、責任ある実装を確保することの間で取らなければならない微妙なバランスを反映している。

提供された12のヒントは、実践的なガイドとして役立ち、倫理的にAIを取り入れることに伴う複雑さを浮き彫りにする。

これらのガイドラインに従うことで、教育者は技術的に熟達するだけでなく、倫理的な基盤も備えた医療従事者の形成に貢献することができる。

 

  1. 開発と展開の透明性の確保: AIシステムの開発と展開において、その動作や意思決定プロセスがどのように行われているかを明らかにすることが重要です。これは、教育者、学生、およびその他の関係者の信頼を築くために不可欠です。AIシステムが特定の結論や推奨事項に至る理由を理解し、教育内容を継続的に改善することを支援します。

  2. AIアルゴリズムのバイアスへの対処: AIアルゴリズム内のバイアスは、教育コンテンツの公平な表現を損なう可能性があります。アルゴリズムの公平性を確保するために、入力データの多様性と代表性を確保し、AIシステム内のバイアスを定期的に監査して特定し修正することが勧められます。

  3. AI教育ツールによって生成される出力の検証: AIに基づく教育ツールによって提供される情報の正確さと信頼性を保証するために、ドメインの専門家や教育者による厳格な評価が必要です。また、学生や教育者からのフィードバックを奨励することで、現在のエビデンスベースの医学知識と教育基準に沿ったAI生成コンテンツの調整が行われます。

  4. プライバシーの優先: 学生と患者のデータをAI駆動型教育ツールで使用する際には、データの機密性とセキュリティを保護するために堅牢な対策を講じることが重要です。高度なデータ暗号化技術の実装と、可能な限りのデータ匿名化がプライバシーの保護に寄与します。

  5. 学生および関係者からのインフォームド・コンセントの取得: 教育プロセスにおけるAI技術の使用に関して、参加者全員から明示的な同意を得ることが重要です。これは、AIツールの使用目的、統合の影響、および学習環境への潜在的な影響について透明に説明することを含みます。

  6. AI専門家、教育者、および学生間の協力促進: AI技術の開発と実装において、AIの専門家、教育者、学生間のオープンなコミュニケーションとチームワークを奨励することが不可欠です。これにより、技術的専門知識と教育的洞察、および学生の直接的な経験と期待が組み合わされます。

  7. AI倫理に関する教員開発プログラムの実施: 教育者がAI倫理に精通していることは、AI技術を教育に責任を持って統合するために重要です。これには、バイアスの緩和、データプライバシーの保護、AIアルゴリズムの透明性に関するトピックをカバーする特別なトレーニングが含まれます。

  8. 医学教育におけるAIの意義に関する学生教育: 医学教育におけるAIの役割に関する包括的な知識を学生に提供することは、AIベースの学習環境を理解し、情報に基づいた方法で活用するために不可欠です。

  9. AIアルゴリズムの継続的なメンテナンス: AIシステムの機能を維持し、時間とともに正確で信頼性のあるものにするためには、AIアルゴリズムの継続的な監視と評価が必要です。

  10. AIシステムの開発、展開、および成果に関する明確な責任の確立: 教育におけるAIシステムの統合に関与するすべての当事者に対し、明確な役割と責任を定義することが重要です。

  11. 医療および医学教育におけるAI使用を規制する基準に関する規制意識の向上: 医療と教育におけるAIの使用を規制する現行の法律や基準について情報を得ておくことが重要です。

  12. 倫理委員会の形成、または既存の機関審査委員会の活用: 医学教育におけるAIの実装に関連する倫理的な問題に積極的に対処するために、専門の倫理委員会を設立するか、既存の機関審査委員会を活用することが勧められます。