受賞者寄稿文

岡山大学病院　山本　晃
（令和6年度　受賞者）

次世代医学教育の展開：医療面接練習プラットフォームにおける生成AIの比較研究

　この度は、私どもの研究に対して令和6年度公益財団法人川崎医学･医療福祉学振興会の助成を賜り、ご関係の皆様に厚く御礼申し上げます。
　かねてより私どものグループでは、生成AIの医学教育における新たな役割を模索しており、その一環として生成AI制御の模擬患者を用いた医療面接練習とフィードバックが可能なプラットフォームを開発しました（Yamamoto A. JMIR Med Educ, 2024）。環境開発当初と異なり、近年は多くの生成AIが登場しており、どの生成AIがより適しているかは検証できておりませんでした。本研究ではGPT-4o（OpenAI）、Claude 3.5 sonnet（Anthropic）、Gemini 1.5 Pro（Alphabet）に加え、ローカル環境で動作可能なGemma-2（Alphabet）を比較対象とし、有志の医学部生に、同じプロンプトが与えられた、それぞれの生成AI模擬患者と医療面接（約10分）を受けてもらい、その後医学生にAI模擬患者を評価してもらいました。
　適切な感情表現、文法、医療面接における有用性など多くの項目でClaude 3.5 sonnetが最も高い評価をされた反面、GPT-4oについては12項目中1項目も最高評価を得なかったことは予想に反する結果でした。回答の迅速さについては概ねいずれの生成AIも高評価であったものの、ローカル環境のGemma-2はかなり反応が遅かったことがあったと報告されました。
　生成AIの性能はアップデートにより変化するため、教育目的での利用に際しては、事前に用途に応じたAI選定と検証が重要であることが改めて判明しました。また、ローカル環境で実装したGemma-2の高評価も注目されますが、ローカル環境特有のサーバー遅延には引き続き注意が必要です。本研究は少人数での予備的な検討であるため、今後は対象者数を増やし、新たに開発されていく生成AIとの比較を継続して行う必要があると考えます。
　近年は医師の働き方改革の中で、大学病院の3つの役割、すなわち臨床・研究・教育の内、教育分野に負担が集中するリスクが懸念されています。医学部教育における教育範囲はそれに反してますます広がっており、生成AI等によるテクノロジーを用いた教育は喫緊の課題であると考えます。最後にこの貴重な研究の機会を与えてくださった貴財団の皆様方に厚く御礼申し上げるとともに、貴財団のますますのご発展を記念しております。

［令和7年4月1日掲載］