| 研究課題/領域番号 |
19K21737
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分9:教育学およびその関連分野
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| 研究機関 | 弘前大学 |
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研究代表者 |
野坂 大喜 弘前大学, 保健学研究科, 講師 (80302040)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2021年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 人工知能 / クリティカルシンキング / AI技術 / artificial intelligence / critical thinking / educational program |
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| 研究開始時の研究の概要 |
AIは自動化や診断の均一化により地域間での医療格差是正に貢献できる一方,非典型症例や稀な症例など充分な教師データが提供できない症例においては偽陰性や誤判定を生じる可能性があるという技術的課題がある。
またAIは過去の診療実績に基づく客観的判断に優れ,移植医療では最適な患者選定に有用である一方,対象患者の社会的要因を考慮できないことが倫理的課題となる。
本研究では,医療AIの特性を理解するスキルとAI診断に対しクリティカル・シンキングをもって結果検証するスキルの向上を図るべく医療系学生向け教育教材と教育手法を研究するとともに,それらスキルの評価方法を研究する。
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| 研究実績の概要 |
AIを自動診断や最適化治療方針の決定等に活用するための臨床応用研究が始まっている。医療者はAI医療技術の特性に対し深い理解が必要であるとともに、批判的思考を持ってAIが出した解答を検証する能力も必要不可欠となるが、我が国の医療技術者教育においては、医療用AI技術教育やAIに対する医学的クリティカル・シンキング教育も行われていない。そのため本研究では次世代医療に対応できるAI技術能力とクリティカル・シンキング能力を双方兼ね備え、医療AI技術の利点と欠点を理解した上で、利活用を図ることを可能とする医療技術者を養成するための教育プログラム開発を行った。
昨年度までに開発した「医療用AIに対するクリティカル・シンキングスキル開発プログラム」と「医療系学生クリティカル・シンキングスキル評価方法」において実施した基礎CBT評価に加え、応用スキル評価を可能とする発展型CBTモデルの継続評価を行った。昨年度と今年度の2年間において計80名の学生を対象にして、医療AI教育プログラムと医療用AIクリティカル・シンキングスキル開発プログラムを実施し、受講前後におけるスキルを検証した。その結果、受講者のAIスキルとクリティカル・シンキングスキルは有意に上昇し医療AI技術者としての発展レベルに到達していることが確認された。本研究成果については、昨年度に引き続き、臨床検査分野における国内学会・国際学会において教育プログラムの概要を発表し、国内外にその成果を広く公開すると共に、教育手法の妥当性について国際シンポジウムにおいてディスカッション発表を行った。また本プログラムの受講者は当該研究期間において国内外の学会で受講学習成果を発表し、3名が優秀発表AWARDを獲得した。
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