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OpenAI の ChatGPT (チャット生成事前トレーニング済みトランスフォーマー) は、史上最も急速に成長しているインターネット アプリケーションである人工知能 (AI) を活用したチャットボットです。GPT などの大規模な言語モデルを含む生成 AI は、人間が生成したものと同様のテキストを生成し、人間の思考を模倣しているように見えます。インターンや臨床医はすでにこのテクノロジーを利用しており、医学教育も警戒しているわけにはいきません。医学教育の分野は現在、AI の影響に取り組まなければなりません。

AI が医療に与える影響については、AI が情報を捏造して事実として提示する可能性 (「幻想」として知られる)、患者のプライバシーに対する AI の影響、偏見が医療に組み込まれるリスクなど、多くの正当な懸念があります。ソースデータ。しかし、これらの差し迫った課題だけに焦点を当てると、AI が医学教育に与える可能性のある多くの広範な影響、特にテクノロジーが将来の世代の研修医や医師の思考構造やケア パターンをどのように形作ることができるかが見えにくくなるのではないかと私たちは懸念しています。

歴史を通じて、テクノロジーは医師の考え方を一変させてきました。19世紀の聴診器の発明により身体検査の改良と完成がある程度進み、診断探偵という自己概念が生まれました。最近では、問題指向型医療記録の発明者であるローレンス・ウィード氏が次のように述べているように、情報技術が臨床推論のモデルを再構築しました。医師がデータを構造化する方法は、私たちの考え方に影響を与えます。現代の医療請求構造、品質向上システム、現在の電子医療記録 (およびそれに関連する問題) はすべて、この記録アプローチから大きな影響を受けています。

ChatGPT は 2022 年の秋に開始され、それ以来数か月で、その可能性は少なくとも問題指向の医療記録と同じくらい破壊的であることが示されました。ChatGPT は米国の医師免許試験と臨床思考試験に合格しており、医師の診断的思考モードに近いものです。高等教育は現在、「大学のコースのエッセイの終焉」に取り組んでおり、学生が医学部に出願する際に提出する個人的な声明でも同じことが間もなく起こるのは確実だ。大手ヘルスケア企業はテクノロジー企業と協力して、AI を電子医療記録や音声認識ソフトウェアに統合するなど、米国の医療システム全体に広く迅速に導入しています。医師の仕事の一部を引き継ぐように設計されたチャットボットが市場に出てきています。

医学教育の状況は明らかに変化しており、変化しているため、医学教育は存亡の選択に直面しています。医学教育者は率先して AI を医師の研修に統合し、医師の労働力が医療業務でこの革新的なテクノロジーを安全かつ正しく使用できるように意識的に準備しますか? ?それとも、業務効率と利益を追求する外部の力が、この 2 つがどのように収束するかを決定するのでしょうか?私たちは、認定機関だけでなく、コース設計者、医師研修プログラム、医療指導者も AI について考え始める必要があると強く信じています。

医学部は 2 つの課題に直面しています。臨床現場で AI を応用する方法を学生に教える必要があることと、AI を学界に応用する医学生や教員に対処する必要があるということです。医学生はすでに AI を研究に応用しており、チャットボットを使用して疾患に関する概念を生成し、指導のポイントを予測しています。教師たちは、AI が授業や評価の設計にどのように役立つかを考えています。

医学部のカリキュラムは人間によって設計されるという考えは不確実性に直面しています。人間が考えなかったカリキュラムの内容の質を医学部はどのように管理するのでしょうか?生徒が AI を使用して課題を完了する場合、学校はどのようにして学力基準を維持できるでしょうか?学生を将来の臨床環境に備えるために、医学部は AI の使用に関する教育を臨床スキル コース、診断推論コース、体系的な臨床実習トレーニングに組み込むという大変な作業を開始する必要があります。最初のステップとして、教育者は地元の教育専門家に連絡を取り、カリキュラムを適応させ、AI をカリキュラムに組み込む方法を開発するよう依頼できます。改訂されたカリキュラムはその後、厳密に評価されて公表される予定であり、そのプロセスは現在始まっています。

大学院医学教育レベルでは、研修医と専門家は、AI が独立した診療に不可欠な要素となる未来に備える必要があります。研修中の医師は、臨床スキルをサポートするため、また患者がすでに AI を使用しているため、AI の使用に慣れ、その機能と限界を理解する必要があります。

たとえば、ChatGPT は、100% 正確ではありませんが、患者にとって理解しやすい言語を使用してがんスクリーニングの推奨を行うことができます。市販の遺伝子検査製品やオンライン医療コンサルティング プラットフォームの普及によって外来診療所での会話が変化したのと同様に、AI を使用して患者が行うクエリによって医師と患者の関係は必然的に変化します。今日の研修医や研修中の専門家は 30 ～ 40 年先を見据えており、臨床医学の変化に適応する必要があります。

医学教育者は、研修医や専門トレーナーが AI における「適応的な専門知識」を構築し、将来の変化の波に対処できるように支援する新しいトレーニング プログラムの設計に取り組む必要があります。大学院医学教育認定評議会などの管理団体は、AI 教育に対する期待をトレーニング プログラムの日常的な要件に組み込むことができ、これがカリキュラム基準の基礎となり、トレーニング プログラムのトレーニング方法を変更するよう動機付けることができます。最後に、すでに臨床現場で働いている医師は AI に精通する必要があります。専門学会は会員を医療分野の新たな状況に備えることができます。

AIが医療現場で果たす役割についての懸念は決して小さくない。医学教育における認知的見習いモデルは、何千年も続いてきました。医学生が研修初日から AI チャットボットを使い始めた場合、このモデルはどのような影響を受けるでしょうか?学習理論では、知識とスキルの成長には勤勉と意図的な練習が不可欠であると強調しています。ベッドサイドのチャットボットによってあらゆる質問に即座に確実に回答できるようになったら、医師はどのようにして効果的な生涯学習者となるのでしょうか?

倫理ガイドラインは医療行為の基礎です。不透明なアルゴリズムを通じて倫理的決定をフィルタリングする AI モデルの支援を受けると、医療はどのようなものになるでしょうか?200 年近くにわたり、医師の職業的アイデンティティは私たちの認知活動と切り離せないものでした。認知作業の多くを AI に任せることができるようになったら、医師にとって医療を行うことは何を意味するのでしょうか?これらの質問のどれも今すぐに答えることはできませんが、私たちは尋ねる必要があります。

哲学者のジャック・デリダは「薬」にも「毒」にもなり得るファルマコンという概念を導入しましたが、同様にAIテクノロジーは機会と脅威の両方をもたらします。医療の将来には多くの危機が迫っているため、医学教育コミュニティはAIを臨床実践に統合する上で主導権を握る必要があります。特に状況が急速に変化し、指針となる文献が不足していることを考慮すると、このプロセスは簡単ではありませんが、パンドラの箱は開かれました。私たちが自分たちの未来を形作らなければ、強力なテクノロジー企業が喜んでその仕事を引き継ぐだろう