Building a foundation with AI to improve the accuracy of clinical skill feedback

• Project/Area Number: 24K16755
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 09070:Educational technology-related
• Research Institution: Shimane University
• Principal Investigator: 三浦 聖子 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 助教 (50761293)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: AI / OSCE / 医学教育 / 学習者評価 / 医行為

Outline of Research at the Start

パフォーマンスについてフィードバックを行う手法として AI (Artificial Intelligence) を用いる試みが始まっている。実際のプラクティスは未だ実地診療の評価票よる他者評価(観察)に依存している。このギャップの一因は AI による臨床技能のフィードバックの信頼性にある。そこで、医学生のトレーニング環境にも AI による評価を拡張し、医学生の技量レベルを AI により評価するとともに、人間によるフィードバックと比較することにより体系的に定量化する。この取組により、人間の説明を主軸として使用することで信頼性の高いフィードバックを医学生のトレーニングに取り入れる戦略を提案できる。