The Advent of Generative Language Models in Medical Education
Karabacak M, Ozkara BB, Margetis K, Wintermark M, Bisdas S
JMIR Med Educ 2023;9:e48163
doi: 10.2196/48163
PMID: 37279048
PMCID: 10282912
https://mededu.jmir.org/2023/1/e48163
AI・GLMの医学教育における潜在的利点
- リアルな医療シミュレーション
- デジタル患者の作成
- 個別化された学習体験の提供
- 従来のコンピューターベースシミュレーションよりも動的で現実的
- 個別化された評価とフィードバック
- 学生の弱点を特定し、個別の改善プランを提供
- リアルタイムでの学習支援
- カスタマイズされた試験問題の生成
- 言語の壁の解消
- 機械翻訳の精度向上により国際的な知識交換を促進
- 多様な言語的背景を持つ学習者への配慮
- 医学研究の効率化
- 膨大な医学文献の迅速な分析と要約
- 研究者の負担軽減
課題と倫理的考慮事項
- コンテンツの質の問題
- AI生成コンテンツの正確性と妥当性の確保が重要
- 誤情報や偏見のリスク
- 偏見（バイアス）の問題
- 訓練データに基づく差別的行動の可能性
- ステレオタイプの強化リスク
- 学術的誠実性の懸念
- 学生がAIを使用してレポートを作成する可能性
- 学習プロセスを迂回するリスク
- プライバシーと法的問題
- 患者情報の機密性
- 著作権の侵害リスク
- AI生成コンテンツの不正配布
- デジタル格差
- 技術やリソースへのアクセス格差
- 低所得地域や恵まれない学生層への配慮が必要
推奨される対策
- 透明性の確保
- AI使用の開示義務
- 教育者も学生もAI使用時は明示すべき
- ガイドライン策定
- AI生成コンテンツ使用の明確な規則制定
- 特定の教育文脈での限定的使用
- 多様な評価方法
- プレゼンテーション、実技評価、対面試験の活用
- 従来のレポート形式への過度な依存回避
- 学際的協力
- 教育者、研究者、実践者の連携
- コンピューター科学者と医療専門家の協力
結論
この論文は、AIとGLMが医学教育に革新をもたらす大きな可能性を持つ一方で、慎重な実装と継続的な監視が必要であることを強調しています。技術の恩恵を最大化しつつリスクを最小化するためには、倫理的ガイドライン、透明性、そして関係者間の協力が不可欠であると結論づけています。
