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【今回の資料】 ・タイトル：学部医学教育におけるスクリプトコンコーダンステスト（SCT）作成のための精神医学分野でのChatGPTの活用：混合研究法による研究 / Using ChatGPT in Psychiatry to Design Script Concordance Tests in Undergraduate Medical Education: Mixed Methods Study ・著者/年：Alexandre Hudon, et al., 2024 ・誌名/DOI：JMIR Medical Education, DOI: 10.2196/54067 【要点】 ・結論：ChatGPTは医学教育資料（特にSCT）の作成において有用なツールである可能性が示唆されたが、その教育的有効性と正確性を保証するためには、依然として専門家による検証と調整が不可欠である。 ・結果：精神科医および研修医102名による評価の結果、ChatGPTが作成したSCTと専門家が作成したSCTの間には、シナリオ、設問、専門家の意見のいずれの項目においても統計的な有意差は見られなかった。回答者はAI作成と専門家作成のSCTを区別することに困難を感じた。ChatGPTの利点としてDSM-5基準への整合性と作成の迅速さが挙げられた一方、欠点としてシナリオが典型的すぎて単純化されている（カリカチュア化されている）傾向があることが指摘された。 ・デザイン：ChatGPT（v3.5）を用いて作成された3つのSCTと、専門家によって作成された既存の3つのSCTを比較する混合研究法。シナリオ、臨床的質問、専門家の意見の3つの基準に基づいて、Web調査を通じて評価を行った。 ・限界：コンビニエンスサンプリングによるバイアスの可能性、回答者のSCTに関する知識レベルの不均一さ、単一のプロンプトおよび単一の言語モデル（ChatGPT 3.5）のみを使用した点、およびAI使用に対する受容性が評価されていない点。 【目次（チャプター）】 [00:00] オープニング：教育現場におけるAI活用の悩み [00:30] 本日の課題：AIが作成する症例は教科書通りすぎる？ [01:39] カナダの研究論文紹介：AIを用いたSCT作成の検証 [02:03] 前提知識：SCT（スクリプトコンコーダンステスト）とは [02:39] 実験の概要：専門家とChatGPT作成問題の比較 [03:17] 驚きの検証結果：専門家すらAI製を見分けられない [04:14] 自由記述から見えたAIの限界：臨床的複雑さの欠如 [04:57] 解決策の提示：AIと専門家による2段階の共同作業 [05:40] 実践のポイント：人間がリアルな複雑さを付け加える [06:35] 本日のまとめ：AIと人間の知恵を組み合わせる時代へ [07:02] 参考論文の紹介と生成AI利用時の注意事項 #真夜中の教育カンファレンス #医学教育 #生成AI活用 #臨床推論 #スクリプトコンコーダンステスト 【AI開示 / 生成プロセス】 本コンテンツは台本作成、要約、構成、音声合成等に生成AIを使用しています。 ・台本/音声の作成：Notebook LM ・BGMの作成：SUNO AI ・課題の作成：Gemini（専用Gemを使用） ・概要欄の作成：Gemini（専用Gemを使用） ・サムネイル作成：Chat GPT+Power Point ・動画素材の作成：Gemini（Veo 3） Source / 原著論文：Hudon A, Kiepura B, Pelletier M, Phan V (2024). Using ChatGPT in Psychiatry to Design Script Concordance Tests in Undergraduate Medical Education: Mixed Methods Study. JMIR Medical Education, 10:e54067. DOI: 10.2196/54067 mededu.jmir.org License / ライセンス：Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0) mededu.jmir.org Notes / 注記：本配信は上記論文を基にした要約・解説です（必要に応じて表現を変更しています／改変あり）。