| 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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| 研究成果の概要 |
本研究では,医療AI運用スキルとクリティカル・シンキングスキルとを兼ね備えた医療技術者を養成するための教育プログラムについて研究を行った。医療用AI特性学習用アクティブラーニングプログラムとクリティカル・シンキングスキル開発プログラムの研究を行い,①AIに関する知識,②深層学習モデルの基礎的構築,③生成AI技術,④医療AIモデルの作成と評価演習⑤AIモデル生成アルゴリズムから構成される体系的医療者向けAIスキル教育モデルを開発した。また受講者の医療AIスキル評価方法を研究し,医療系学生を対象として評価した結果,有意に理解度は向上し,妥当性の高い医療AI教育プログラムであることが確認された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究において開発した医療用AI特性学習用アクティブラーニングプログラムとクリティカル・シンキングスキル開発プログラムは,現在未確立となっている医療系学生を対象とした医療AI教育の教育モデルとして有用であるとともに,習得したスキルについては, 医療系学生AIスキル・クリティカルシンキングスキル評価によって習熟度・理解度を適切に把握可能であることが推察された。本教育モデルを各医療専門領域教育にカスタマイズすることで,医療専門分野別の応用教育プログラムの確立が可能であり,我が国の医学教育への貢献も強く期待できるものと考えられた。
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