| Project/Area Number |
23K25706
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| Project/Area Number (Other) |
23H01009 (2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 09070:Educational technology-related
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| Research Institution | Showa University |
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Principal Investigator |
土屋 静馬 昭和大学, その他部局等, 教授 (70439438)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川原 千香子 帝京大学, シュミレーション教育研究センター, 准教授 (10762081)
泉 美貴 昭和大学, 医学部, 教授 (30228655)
木内 祐二 昭和大学, 医学部, 教授 (50204821)
古田 厚子 昭和大学, 医学部, 講師 (90384461)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,980,000 (Direct Cost: ¥14,600,000、Indirect Cost: ¥4,380,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2023: ¥9,230,000 (Direct Cost: ¥7,100,000、Indirect Cost: ¥2,130,000)
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| Keywords | 医学教育 / 医療面接 / 生成系AI / 自己学修支援 / シミュレーション教育 / 機械学習（AI） / 自然言語処理 / OSCE / AI模擬患者 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は①医学生向け「医療面接」自己学修支援ソフトウェア『双方向性会話型AIバーチャル模擬患者（AI-VSPs）』の開発、②国内医学部にて「AI-VSPs活用・医療面接教育カリキュラム」の開発とその学修効果を検証することを目的とする。研究期間は2023年度からの3年間とし、初年度は①「AI-VSPsソフトウェア」の開発と②「AI-VSPs活用・医療面接教育カリキュラム」の検討を行う。2年目は実際に医学部で同カリキュラムを導入し、その学修効果を検証する。3年目は前年度の会話記録データをもとにAI-VSPsソフトウェアのさらなる改善と、より学修効果の高い新カリキュラムを検討する
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| Outline of Annual Research Achievements |
初年度である2023年は日本語双方向性会話型AIバーチャル模擬患者（AI-VSPs）ソフトウェアの開発を行った。この段階では「医療面接」における3要素のうちの主に①医師‐患者コミュニケーションの構造の解明、および②臨床推論の機能訓練に応対した日本語会話型AI-VSPsの開発であり、①については模擬医療面接演習をとうして医師と患者のコミュニケーションのパターンを構造化した。特に医療面接における病歴に関する情報収集の内容や順番だけでなく、会話における間の取り方、共感のためにすぐ声かけなどについても詳しくデータ収集し、テキストデータ化して、AI-VSPsが動作するための基礎的なデータとした。さらにこれらのデータを生成系AI（Chat GPT）によって動作するシステム内に組み込み、AI-VSPsが声かけに対して適切に応答する基本的なシステムを構築した。そして、当初の研究計画どうりにこれらの基本的なシステムを利用してAI-VSPsのプロトタイプを作成することができた。このプロトタイプは共同研究者らによって、適切な応答ができるように動作確認や内容の正確性についてで確認をした。さらに実際に小規模の医学部の学生にこのプロトタイプをトライアルとして体験してもらい、会話のスムーズさ、応答の正確さ、使用感についてフィードバックを得た。また当初は一つのシナリオのみでの動作であったが、 シナリオ数を増やし、さらに自己学修支援ソフトウェアとして実践的な練習が可能な様式として発展させた。以上から、研究計画書に記載した以上の進路で研究が進捗していると考えられる。さらに、2024年度は学生の「応答」の自動評価システムを開発した。これにより学習者は自己の医療面接の内容を評価され、医療面接スキルを改善できることが可能となった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初の研究計画書では、AI-VSPsの心臓部にあたる生成系AIを活用した自動会話システムの構築に時間をかける予定だったが、現時点ではほぼ想定どうりの応答ができるシステムを構築することができている。そのため現段階の研究開発における課題は、学生向けの医療面接における自己学習支援ソフトウェアとしての性能の向上、ユーザーフレンドリーのシステムの構築である。そのため、本ソフトウェアを学習基盤システム（LMS）上で動作できる環境を整備している。これは単に医療面接の技能の向上を目的とするのみでなく、カリキュラムの過程で使用している教科書の内容と連動させたり、クイズ形式で基本的な知識を問うシステムと併用して使用することによって、より高い学習効果を狙った仕組みを作ることを目的としている。2024年度は、研究計画書の時点で想定した研究内容からさらに進捗し、学生の「応答」の自動評価システムを開発した。これにより学習者は自己の医療面接の内容を評価され、医療面接スキルを改善できることが可能となった。
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| Strategy for Future Research Activity |
上記のように、現在開発している医療面接自己学習支援システム全体の開発を行っている。 そのため、2024年度についてはAI-VSPsの応答の正確性、スムーズさ、使用感の向上だけでなく、AI-VSPsをLMS上にどのように設定するかについても研究を進める予定である。2024年度に導入した「医療面接自動評価システム」を活用した医療面接の練習をカリキュラムに導入し、実際のシステムの運用、動作を確認し、自己学修支援システムを実用化する予定である。
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