| 研究課題/領域番号 |
19K21737
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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 – 2022-03-31
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| キーワード | AI技術 / クリティカルシンキング |
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| 研究実績の概要 |
【背景】AIを補助的医療技術として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。
【目的】本研究の目的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である。
【研究実績】本年度は「医療系学生クリティカル・シンキングスキル評価方法の研究」を実施し、医療AIから得られた診断結果に対し、各検査法においてAI判定の誤判定可能性を検証した上でセカンドオピニオンとして活用できる能力の評価のための簡易式評価シートを検討した。また簡易式評価シートの有効性を評価すべく、既知の教育評価ツールとの相関性についての検証を行った。また、昨年度実施した「医療用AI特性学習用アクティブラーニングプログラムの研究」における検証結果を受け、AI教育用教材の拡張を図るため、健常人血液塗抹標本を50症例について、顕微鏡写真を追加撮影し、AI構築用教師付き学習データの拡張を図った。加えて、血液形態AIモデル作成上における教師用画像の拡張技術とその有効性を確かめるための実習マニュアルを作成し、データ拡張技術がAIによる誤診断を招くことを自己演習を通してクリティカルシンキングトレーニング可能な実証実験型教育教材を開発した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
「医療系学生クリティカル・シンキングスキル評価方法の研究」において、クリティカルシンキングスキルの評価シートを作成し、他のスキル指標との関連性について検証を加えている。その結果、クリティカルシンキングスキル評価シートで得られた得点とソーシャルスキル指標であるKiss-18とに相関性が認められることが示された。これら研究中間成果については論文1本を投稿している。
さらにAI教育プログラムとして発展させるため、昨年度に引き続き、医療用AI教育用コンテンツとして50症例、計血液細胞10000枚をの追加データを取得した。本教育プログラム受講者の教育成果は卒業研究としても発展させることで医療AI専門人材育成の可能性調査を行っており、昨年度と併せ計4名がAI技術に関連した卒業研究成果を発表するに至っている。内1名はAI教育成果を全国レベルの医療系学会において発表し、最優秀アワードを受賞している。
加えて、本研究者らも国際学会において2件の発表、国内学会において3件の発表を行っている。
以上のことから、本年度研究もおおむね順調に進展しているといえ、教育プログラムとしてのみならず、医療AI専門人材の育成にも研究成果の展開が図られている。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの教育プログラム開発においては、画像診断技術を主とした教育コンテンツ開発に重点を置いてきた。一方、医療AIは検査支援技術のみならず、治療選択や予後予測技術などとしてさらに拡張が進められていることから、これらについてもフォーカスを当てていく予定である。
また数理・データ解析教育が大学教育において必修化されることとなったことから、本教育プログラム成果を医療系大学でのAI技術教育に展開するための問題点と課題を最終年度内にまとめ、改善を図る予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初計画においては、AI学習用データ取得時の補助技術者雇用のための人件費・謝金を計上していたものの、COVID-19感染拡大に伴い、雇用が困難となったため、使用額に変更が生じた。
また同様に当初成果発表を予定していた学会が中止またはオンライン発表となったため、旅費の使用額と当初計画に差を生じることとなった。
次年度は研究最終年度であり、本研究の教育プログラムの大規模な実証評価を予定していることから、実証評価に係る経費として次年度費用と合算の上で使用する。
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