ランダム化臨床試験によると、外科研修生を指導するために設計された人工知能システムは、人工知能のフィードバックを解釈してカスタマイズできる人間のインストラクターと組み合わせると、より効果的であるようです。
JAMA Surgery に掲載された研究によると、仮想現実神経外科シミュレーターでトレーニングを受けた医学生は、専門講師が人工知能 (AI) のパフォーマンス データに基づいてリアルタイムでフィードバックを提供した場合、AI 個別指導のみの場合や AI システムから逐語的に提供された専門家からのフィードバックと比較して、より高い技術パフォーマンスとより良いスキル伝達を達成できました。
この試験には、シミュレーターの経験のない医学生87人が登録され、脳腫瘍切除のシミュレーション中に3つのフィードバック戦略のうちの1つにランダムに割り当てられた。すなわち、AIが生成した口頭フィードバックのみ、AIが生成した同一の文言を使用した専門家フィードバック、またはAI由来のパフォーマンス指標に基づくパーソナライズされた専門家フィードバックである。パフォーマンスは、AI が計算した初心者から専門家までの複合専門知識スコアを使用して評価されました。
反復的な実践トライアルを通じて、AI によって強化された個別の専門家による指導を受けた学生は、AI のみのグループよりも手術のパフォーマンスが大幅に向上したことが実証されました。この違いはその後の練習セッションで最も顕著に現れ、スキル伝達を評価するために設計されたより複雑な切除タスク中にも持続しました。そのシナリオでは、個別化された専門家グループは、AI のみのグループと比較して、全体的な専門知識スコアが高く、出血と組織損傷のリスクが低いことがわかりました。
また、専門家による指導だけでも、一部の指標では AI 個別指導を上回っており、フィードバックの内容が同一であっても、人間のインストラクターの存在によってメリットが得られることが示唆されています。ただし、インストラクターがスクリプト化されたプロンプトに依存するのではなく、リアルタイムの AI データを使用してガイダンスを調整できる場合に、最も大きな効果が観察されました。
二次分析では、感情的反応と認知負荷を調べました。個別化された専門家の指導を受けている研修生は、特に要求の厳しい作業中に、本質的な認知負荷が高く、フラストレーションなどの否定的な感情の活性化が大きいと報告しました。それにもかかわらず、グループは優れた技術的パフォーマンスを示しました。
著者らは議論の中で、AIを外科訓練における人間の指導の代替ではなく、補助的なものとして位置づけている。 AI システムは客観的なパフォーマンス指標を一貫して提供できますが、フィードバックを解釈して個別にカスタマイズするには専門のインストラクターが必要であると指摘し、将来のトレーニングでは、AI ツールを置き換えるのではなく、インストラクター主導の教育に AI ツールを統合することに重点を置く必要があると提案しています。
開示内容は研究で見つけることができます。
#手術訓練においてAIができることできないこと