医療における人工知能教育モバイルアプリのコンテンツと構造的ニーズ評価：混合研究法による

科学分野:

• ヘルスケア教育
• 人工知能
• モバイルラーニング

背景:

• 人工知能（AI）のヘルスケアへの統合には、専門家向けの特別な教育が必要です。
• 既存のAI教育アプリは、ヘルスケアの文脈に特化したドメインが不足しています。
• ヘルスケア分野の効果的なAI学習ツールを開発するには、構造化されたアプローチが必要です。

研究 の 目的:

• ヘルスケアにおけるAI概念を教える高品質なモバイルアプリのコアコンテンツと構造的要件を特定し、優先順位を付けること。
• ヘルスケアのニーズに合わせて調整されたAI教育ツールの開発のためのエビデンスに基づいたフレームワークを確立すること。

主な方法:

• 学術論文とAI教育アプリの体系的なレビューを組み合わせた混合研究法。
• 医療情報学と医療情報管理の専門家による予備的なコンテンツフレームワークの専門家による検証。
• 質問票と自由回答形式の回答のテーマ別分析を使用した医療学生による構造的ニーズ評価。

主要な成果:

• AIとヘルスケア教育に関する11の必須コンテンツ領域を特定しました。これには、倫理と実践的な応用が含まれます。
• アプリのレビューでは、一貫性、インタラクティビティ、プライバシーの点で欠陥があり、品質が低い（MARSスコア2.92/5）ことが明らかになりました。
• 医療学生は、インタラクティブでオフライン、パーソナライズされた学習機能（スコア>4.76/5）を優先しました。

結論:

• 11のコンテンツドメインと20の構造的特徴を持つ、ヘルスケアAI教育アプリの検証済みフレームワークが開発されました。
• この調査結果は、臨床実践における責任あるAI導入をサポートするためのユーザー中心のデジタルツールの必要性を強調しています。
• このフレームワークは、ヘルスケアの学生や専門家向けの専門的なAI教育のギャップに対処しています。