生成的人工知能を医学教育に活用する

Harnessing Generative Artificial Intelligence for Medical Education
Lie, Margaret MD; Rodman, Adam MD; Crowe, Byron MD
Author Information
Academic Medicine 100(1):p 116, January 2025. | DOI: 10.1097/ACM.0000000000005760

journals.lww.com

大規模言語モデル（LLM）による生成的人工知能（AI）ツールは、医学教育を変革する準備が整っている。 ジェネレーティブAIの幅広い知識ベースと強力な自然言語処理により、教育者は、これまで多大な人的労力を必要としていた数多くのタスクにAIを使用することができる。 このAM Last Pageでは、教育者が独自のプロンプトを開発するための基本的なフレームワークとともに、AIが達成できるタスクの例をいくつか紹介する。

医学教育に適用できる生成AIの機能:

• 要約
• 分類
• パターン認識
• 予測分析
• 画像生成
• 文書検索
• アイデア生成
• データ統合
• シミュレーション
• 感情分析
• パーソナライズ
• コンテンツ生成

実践的な応用例:

1. トレーニングと学習
   心雑音のコース講師が、学習者が練習するためのサンプルケースをAIに作成させる。(コンテンツ生成)
2. カリキュラム設計
   新しい社会正義カリキュラムの開発者が、含めるべき主要なテーマを概説する。(アイデア生成)
3. 評価/フィードバック
   実習ディレクターが、何がうまくいっているか、いないかを理解するために、学生のコメントをAIに読ませる。(感情分析)

AIモデルのプロンプト作成に関する実践的アドバイス:

ステップ1: 高性能モデルを選択

• GPT-4、Gemini Ultra、またはClaude 3.5を推奨します。これらは最も高度なモデルで、幅広い医学知識を持っています。

ステップ2: プロンプトを構築

　タスク: 役割を定義し、コマンドを提供

　コンテキスト: 全体的な目標を述べる

　指示: 出力の形式、構造、品質を説明

ステップ3: プロンプトを反復的に改善

• 最適な出力を得るには、テストと学習が必要です。
• バイアス、エラー、不正確な出力/幻覚の兆候をチェックします。

プロンプト例: あなたは医学生を教育する医師です。神経学的診察の必要な要素の概要を提供してください。学習者はこれを使って患者の診察スキルを向上させます。概要は包括的で、番号付きリスト形式にしてください。