Park SH, Pinto-Powell R, Thesen T, Lindqwister A, Levy J, Chacko R, Gonzalez D, Bridges C, Schwendt A, Byrum T, Fong J, Shasavari S, Hassanpour S. Preparing healthcare leaders of the digital age with an integrative artificial intelligence curriculum: a pilot study. Med Educ Online. 2024;29:2315684.
背景：人工知能（AI）は、多くの専門分野の臨床ワークフローに急速に導入されつつある。AIの有用性と意味を理解し、拡大するスキルギャップを緩和できる医師を育成する必要があるにもかかわらず、前臨床研修中に医学生にAIの概念を導入する最善の方法について確立されたコンセンサスは存在しない。本研究では、ダートマス大学ガイゼル医学部の1年次前臨床カリキュラムと並行し、同時並行的に発生するシステムブロックにおけるAIアルゴリズムとその応用を紹介することに重点を置いた、試験的なデジタル・ヘルス・スカラーズ（DHS）非単位強化選択科目の有効性を検証した。
方法：2022年9月から2023年3月にかけて、10名の1年生が、既存の4つのカリキュラムブロック（免疫学、血液学、心臓学、呼吸器学）と並行して実施されるエレクティブ・カリキュラムに登録した。各DHSブロックは、ジャーナルクラブ、ライブコーディングの実演、その分野の研究者が指導する統合セッションで構成された。各ブロックの前後で、内容目標（AIの高度な知識、意味合い、限界）を説明する際の学生の自信を測定し、マン・ホイットニーのU検定を用いて比較した。
結果：学生は、4ブロックすべて終了後、内容目標を説明する自信が有意に高まったと報告した(Immunology: U = 4.5, p = 0.030; Hematology: U = 1.0, p = 0.009; Cardiology: U = 4.0, p = 0.019; Pulmonology: U = 4.0, p = 0.030)。またカリキュラムの内容に対する総合的な満足度は平均4.29/5であった。
結論：我々の研究は、教育機関の前臨床カリキュラムと並行して実施され、関連する臨床トピックにAIの概念を組み込むデジタルヘルス充実選択科目が、研究モデルの高レベルのアルゴリズム理解、意味合い、限界に関連する内容目標を説明する学生の自信を高めることができることを示している。このエレクティブ・カリキュラムの設計に基づき、より多くの学生を対象とした研究をさらに進めることで、AIを活用した臨床ワークフローに対応できる将来の医師を育成するための最も効果的なアプローチを決定することができる。
