プラスチック手術レジデント教育およびディスカッションガイド作成における人工知能の妥当性、精度、包括性

科学分野:

• 医学教育
• 外科トレーニング
• 人工知能

背景:

• 従来の形成外科レジデント教育は、時代遅れの教師学習法に依存している。
• 講義や受動的な学習が正式なカンファレンスに組み込まれている。
• 本研究では、教育コンテンツを作成するための人工知能（AI）の可能性を探った。

研究 の 目的:

• 形成外科レジデントカンファレンスディスカッションガイドを作成するためのAIプラットフォームの有効性を評価すること。
• AI生成ガイドと教員開発ガイドを比較すること。

主な方法:

• AIプラットフォームは、乳房縮小術、前頭洞骨折、屈筋腱損傷の3つの外科的トピックに関する参考文献を使用してトレーニングされた。
• AI生成ディスカッションガイドは、完全性、特異性、および幻覚の不存在についてレジデントによって評価された。
• レジデントは、同じ基準を使用して教員生成ガイドも評価した。

主要な成果:

• AI生成ガイドは、教員生成ガイドと比較して有意に低い評価を受けた。
• AIコンテンツは、実質を欠く、または無意味であると評された。
• 評価者間信頼性は0.85であった。

結論:

• 現在のAI技術は、形成外科レジデント向けの高度な教育資料を作成するには適していない。
• レジデント教育の強化におけるAIの有用性は、さらなる調査と開発が必要である。