Consensus on delivery, divergence on content: physicians' artificial intelligence training needs in continuing medical education
362人のドイツ人医師を対象とした調査によれば、AIトレーニングの提供形式については短期間かつオンラインで実践的な形式を好むという合意がある一方で、現在の利用者と非利用者の間ではコンテンツへのニーズに著しい相違が見られ、このことが医師会による段階的な継続医学教育カリキュラムの推奨につながっている。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
医療の世界を、巨大で高速な鉄道駅だと想像してみてください。何十年もの間、列車（医療行為）と線路（診断ツール）は、驚異的な新技術によってアップグレードされてきました。しかし最近、新しいタイプのエンジン――人工知能（AI）――が機関車にボルト留めされました。それは強力で、速く、列車の走り方を変えつつあります。しかし、問題があります。運転士（医師）たちは、取扱説明書を読む機会もないまま、操作盤を渡されているのです。
これは、テクノロジーと人間のトレーニングが出会う科学の領域です。この論文は、「継続医学教育（CME）」と呼ばれる概念に焦点を当てています。これは、医師が免許を維持し、新しいスキルを学ぶための、いわば義務的な「復習コース」のようなものです。脳のための運転免許更新のようなものだと考えてください。ここでの大きな疑問は、単に医師がこれらの新しいAIツールを使っているかどうかではなく、それらをいかに安全に使いこなす方法を学んでいるか、ということです。もし医師が理解していないツールを使えば、それはどのボタンを押すべきか推測しながら飛行機を操縦しようとするようなものです。一時的にはうまくいくかもしれませんが、危険を伴います。欧州連合（EU）は、職場でAIを使用する者は必ずそのトレーニングを受けなければならないという規則を可決しており、これは単なる技術的な問題ではなく、法的かつ安全上の問題となっています。
では、医師自身に何を必要としているのか尋ねたらどうなるでしょうか？ある研究チームは、推測に頼るのではなく、ドイツの現役医師362人に直接問いかけることにしました。彼らはこう問いかけました。「あなたはAIを使っていますか？誰かが使い道を教えてくれましたか？そして、もし学びたいと思った場合、そのレッスンはどのような形であるべきですか？」
結果は、全員がケーキには同意しているものの、フレーバーについては意見が分かれているサプライズパーティーのようなものでした。まず、「使用しているか？」という部分について：半数以上の医師（53.0%）が、すでに日常業務でAIを使用しています。彼らは、メモの作成や事務作業の整理から、診断や治療計画の補助に至るまで、あらゆる場面で活用しています。しかし、ここが衝撃的なところです。彼らのうち、AIの使い方に関する具体的なトレーニングを受けたことがあるのは、わずか17.1%でした。これは、100人中53人がレーシングカーを運転しているのに、教習所に一度も通ったことがないのは17人だけである、というような状態です。残りの多くは、上司から車を与えられたために、自ら求めたわけではなく、ただやりながら方法を学んでいるのです。
この研究はまた、なぜ一部の医師がAIを使い、他の医師が使わないのかについても調査しました。あなたは、それが医師の年齢や「テクノロジーへの精通度」によるものだと考えるかもしれません。しかし、研究者たちはそれがそれほど重要ではないことを発見しました。むしろ、すべては職場環境によるものでした。もし雇用主（病院やクリニック）がAIツールを提供していれば、医師がそれを使用する可能性は11倍以上高くなりました。ツールを彼らの手に握らせれば、若さやコンピュータへの自信に関わらず、彼らはそれを使うということです。
次に、トレーニングについてお話ししましょう。医師たちの要望は非常に明確でした。彼らは、週末を丸一日潰すような、長く退屈な講義を望んでいませんでした。彼らが求めていたのは、1〜2時間が最大で、自分のペースで進められる、短くて簡潔なオンラインレッスンです。彼らは、理論を聞くだけではなく、実際の仕事の中でツールをどのように使うかという実技を学びたいと考えていました。また、彼らは、ソフトウェアを販売している企業ではなく、自分たちの専門的な医学会（システムを運営している「チャンバー」）が教えてくれることを圧倒的に望んでいました。彼らは、セールスマンが教えてくれることは信頼せず、自分たちの専門分野のリーダーを信頼していたのです。
しかし、一度「何を教えるべきか」という段階になると、グループはAIに対する姿勢に基づいて3つの異なる陣営に分かれました。
- ユーザー： すでにツールを使用している人々です。彼らは、より熟達するために、高度で専門的なトレーニングを求めました。
- 関心のある非利用者： まだAIを使用していませんが、使用したいと考えている人々です。彼らは、ツールの仕組みの基礎と、それをワークフローにどのように組み込むかを学びたいと考えていました。
- 懐疑派（使用する意図のない非利用者）： 現在、AIを使用する計画がない人々です。驚いたことに、彼らは単に話題を無視していたわけではありませんでした。彼らは、「道路のルール」、つまり倫理、法律、そしてAIの研究が偽物であったり偏っていたりする場合を見抜く方法について、最も関心を持っていました。また、彼らは商業的な企業が教えてくれることを嫌い、独立した非営利のソースを好みました。
研究者たちは、全員に対して一つの大きなトレーニングコースを投げつけることはできないと結論付けました。代わりに、「階層化された」システムが必要です。全員が、短く共通の基礎となるもの（「イントロ」モジュール）からスタートします。その後、それぞれの旅の段階に応じて、異なるレベルへと進みます。懐疑派のための「信頼とルール」レベル、関心のある人のための「応用への導入」レベル、そしてヘビーユーザーのための「高度な活用」レベルです。
最も重要な教訓は、現在のシステムは壊れているということです。雇用主はトレーニングを与えることなくAIツールを配っており、医師たちは主に独学でやりくりしています。この研究は、医学界が介入し、短時間でオンラインの、実践的なコースを作成し、病院とは独立して提供する必要があることを示唆しています。これにより、ハイテクな都市部の病院で働く医師であれ、小さな地方のクリニックで働く医師であれ、誰もが安全かつ効果的に活動し続けるために必要なトレーニングを受けることができるのです。これは、全員にAIを好きにならせるためのものではありません。もし使うのであれば、自分が何をしているのかを正確に理解させるためのものなのです。
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