医療課題の解決をAIでデザインできる医療者を育む卒前医学教育プログラムの新規開発

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K17243
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 岩崎 淳也 東北大学, 医学系研究科, 講師 (00748444)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 医療AI人材育成 / python / 機械学習

Outline of Annual Research Achievements

国内の医療AIの研究開発を主導する実践的人材は圧倒的に不足しており、医療AI研究者の育成は急務と言える。本研究では医療AI人材を効率的に育成するためカリキュラムの中で、医療AIに関する基礎的な知識を見つけるコンテンツを作成した。具体的には、pythonと機械学習に関する基礎的な学習コンテンツを作成し、本学の博士課程の大学院生16名とそれ以外の278名を対象にオンデマンド教材として提供し、修了後に医療AIに関する知識の習熟度等を評価した。
大学院生以外で全課程を修了した者は43名≒15.5%であった。未修了者の学習状況を確認すると、pythonプログラミングの初歩で断念しているユーザが全体の50%程度いた。さらに機械学習のライブラリを使用する回で断念しているユーザが全体の1/4程度いた。大学院生の修了者は100%であったが、半分の学生は追加でプログラミング講義を受けたり個別に質問対応をすることで修了に至った。このことから、医療AIの基礎的な知識を学ぶ過程で、特にプログラミングの知識が無い場合、pythonプログラミングの基礎及び機械学習ライブラリの使い方を理解することが重要であることが示唆された。一方で、コンテンツを修了して基礎的な学習内容について理解できた大学院生は、自身の研究で解析プログラムを自力で作成するものや、自主的に自然言語処理に関する勉強会を開催するものがおり、医療AIを学習する中の基礎的な学習内容として、今回作成のコンテンツで十分であると考えられる。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

計画では2年目（今年度）でコンテンツを作成し、3年目でその効果について検証する予定であったが、先立って基礎的な知識を学ぶコンテンツを先に作成しその効果について実践した。次年度で専門的な知識を学ぶことができるコンテンツを作成し、カリキュラムの充実と医療AIの専門家の育成を可能とするコンテンツにする予定である。

Strategy for Future Research Activity

医療AIの進捗は近年目覚ましく、特に自然言語処理に関する技術の進捗が著しい。今後は特にこの分野に注力して学習コンテンツを作成する予定である。先に作成したオンデマンド教材のように単に知識を学び、プログラムを作成するのでなく、ハンズオンの実習も実施する予定である。そこで設定した課題や作成したプログラムを評価することで医療AI人材としての能力を最終的に判断する予定である。

Causes of Carryover

協力者用のパソコンを購入予定であったが、費用が高騰していたため購入を控えていた。次年度で選定をして購入予定である。