医学生のレジデンシー移行期におけるAI支援共有意思決定トレーニング

背景:

• 臨床診療における人工知能（AI）の診断への利用はますます増加していますが、医学教育ではAIの洞察を診断や共有意思決定（SDM）に統合するトレーニングが不足しています。;AI生成情報の効果的な利用には、診断支援ツールや患者とのコミュニケーションをナビゲートするための臨床医に対する特別なトレーニングが必要です。

主な方法:

• 最終学年の医学生を対象に、オンライン事前学習と対面シミュレーションを組み合わせたシミュレーションベースのコースを実施しました。;参加者は、偶発的な所見とSDMに焦点を当てたシミュレートされた患者の遭遇において、臨床的に承認されたAIツール（Lunit INSIGHT CXR、MMG）を使用しました。;このコースには、3つの医科大学の27人の学生を対象とした、シミュレートされた患者からのフィードバックと専門家によるファシリテーターによるデブリーフィングが含まれていました。

結論:

• 開発されたコースは、AI支援SDMにおける医学生のスキルを効果的に向上させました。;将来の医師がAI支援臨床診療に備えるために、このようなトレーニングを正式なカリキュラムに統合することが推奨されます。;将来の取り組みは、経験学習のために学部または移行プログラムにこのトレーニングを組み込むことに焦点を当てるべきです。