生成AIを用いた先進医療教育支援プラットフォーム説明資料

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生成AIを用いた医療教育支援プラットフォーム説明資料八尋隆明大分大学医学部先進医療科学科

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医療教育支援プラットフォームの目的 Oita University All Rights Reserved. 1 背景 ⚫ 生命科学分野や医工学分野での AIを始めとしたテクノロジーの急速な発展 ⚫ 高齢化社会の到来による医療・福祉分野での人材不足 ⚫ 医工連携や産学官連携における意識や目的の違いによる多数の課題の露見課題解決に向け、工学的知識を持った医療従事者、マネジメントやマーケティングのできる研究者など、多領域を横断的に橋渡しのできる「融合人材」の育成が必要生成AIはその利用方法によって情報収集、抽出等の作業を飛躍的に向上することが可能である AI、DXに関する教育を行うと同時に、生成AIを教育自体に用いることで、 AI技術を理解、応用する能力を持つ人材を育成していく

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医療教育支援プラットフォームにおける3つのフェーズ Oita University All Rights Reserved. 4 Phase 1 Phase 2 Phase 3 生成AI先進医学教育支援システム生成AI先進医学実習支援システム生成AI先進医学研究支援システム概要 ⚫ 生成AIを使いこなすための知識や能力の育成 ⚫ システムの支援による学習効率の向上 ⚫ 生成AIを使いこなすための質問力や批判的思考能力の育成 ⚫ システムの支援による実習を念頭に置いた対応力の向上 ⚫ Phase 2までに蓄積されたデータの活用による指導の促進 ⚫ ビッグデータの解析支援による新たな視点とパターンの抽出目的 ⚫ 次ページに記載する3つのステップで構成される ⚫ まずは、PubMedを中心とした情報の提供によるスモールスタートを行い、生成AIによる情報収集・抽出・検索といった機能について学生に理解してもらう ⚫ その後、大学独自のデータ取込や外部サービスとの新たな連携を行い、教育の効率化を更に高めて、学習効果を加速させる ⚫ プラットフォームにより、疾患、症状、患者の背景など、特定の医療状況をカスタマイズし、学生が特定の状況での対応力を鍛えられるようにする ⚫ 個々の学生の進捗に合わせたカスタム学習パスを示す。AIは学生の理解度や弱点を追跡し、個別のニーズに対応した教材を提供する ⚫ Phase 1とPhase 2で蓄積されたデータを活用し、教育目標に合わせた教材やコンテンツを作成する。これにより、教員は教える内容をより効率的にカスタマイズし、学生の学習体験を最適化する ⚫ 生成AIを使用して、教員の研究活動を支援する。AIはデータの解析、仮説の生成、結果の解釈などを行い、研究者が新たな洞察を得られるようにする詳細 ※次ページ以降でPhase 1の詳細を説明

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