人工知能（AI）の出現は、特に中国において、医学教育におけるデジタル変革をもたらしました。本横断研究は、医学生におけるAIツールの現状、利用頻度、そしてその目的を調査することを目的としました。研究者らは、中国・上海の様々な分野の医学生428名からデータを収集しました。
## 医学教育におけるAIの台頭
医学教育におけるAI技術の導入はますます広がっています。調査対象となった学生の90%以上が、日常業務で2つ以上のAIツールを使用しており、AI支援学習の平均頻度は週5.06回でした。
## 学生のニーズの理解
本研究では、分野、教育段階、そして教育システムによって、AIツールの利用パターンに大きな違いがあることが明らかになりました。研究者らは、AIを活用した医学教育プラットフォームの設計において、学生の実際のニーズを理解することの重要性を強調しました。
## 実践的意義
本研究の知見は、AIを活用した医学教育プラットフォームの開発に実践的な示唆を与えます。医学生のニーズと期待を理解することで、教育者と開発者は、学生の多様なニーズに応える、より効果的でユーザーフレンドリーなプラットフォームを構築できます。
## 結論
結論として、AI技術は医学教育に不可欠な要素となり、医学生の間で広く導入されています。本研究は、AIを活用した医学教育プラットフォームの開発において、学生のニーズと期待を理解する必要性を強調しています。
**JMIR Hum Factors 2026;13:e81652**
[doi:10.2196/81652]
### キーワード
[AIチャットボット](https://humanfactors.jmir.org/search?type=keyword&term=AI%20chatbots&precise=true); [人工知能 (2197)](https://humanfactors.jmir.org/search?type=keyword&term=artificial%20intelligence&precise=true); [横断研究 (165)](https://humanfactors.jmir.org/search?type=keyword&term=cross-sectional%20study&precise=true); [医学教育 (615)](https://humanfactors.jmir.org/search?type=keyword&term=medical%20education&precise=true); [医学部 (4)](https://humanfactors.jmir.org/search?type=keyword&term=medical%20schools&precise=true); [医学生 (121)](https://humanfactors.jmir.org/search?type=keyword&term=medical%20students&precise=true); [テクノロジーの受容 (107)](https://humanfactors.jmir.org/search?type=keyword&term=technology%20acceptance&precise=true)
### はじめに
人工知能（AI）の急速な発展は、世界中の医学教育におけるデジタルトランスフォーメーションを飛躍的に加速させています。AIは、症例に基づく教育、文献分析、講義支援など、医学教育の複数の領域において大きな可能性を示しています[Moro C, Štromberga Z, Raikos A, Stirling A. 人工知能が医学教育に及ぼす影響：系統的レビュー]。
方法：タスク・テクノロジー適合モデルと5つの仮説に基づき、匿名のオンラインアンケートを実施し、学習におけるAIの利用状況を評価し、AIを活用した医学教育プラットフォームに関する学生のフィードバックを収集し、期待される機能を評価しました。調査は2025年3月1日から5月31日まで、便宜的サンプリング法を用いて、中国上海市の様々な分野の医学生を募集して実施されました。サンプル数は422で、無効回答率は10%でした。アンケートはWenjuanxingを通じてオンラインで作成・配布され、WeChatグループと対面インタビューを通じてプロモーションが行われました。データ分析にはIBM SPSS Statistics（バージョン27.0）が使用されました。
結果：有効回答数は合計428件でした。医学生のAI支援学習の平均頻度は週5.06回（標準偏差2.05）でした。学生の90%以上（428名中388名）が日常業務で2つ以上のAIツールを使用していました。異なる専門分野、教育段階、学術システムの学生は、AIを活用した医学教育プラットフォームの利用パターンと期待が異なっていました。
結論：AI技術は医学生に広く受け入れられ、医学教育の様々な側面で広く応用されています。専門分野、教育段階、学術システムによって利用パターンに大きな違いが見られます。学生の実際のニーズを理解することは、AIを活用した医学教育プラットフォームの構築に不可欠です。
### キーワード
[AIチャットボット](https://humanfactors.jmir.org/search?type=keyword&term=AI%20chatbots&precise=true); [人工知能 (2197)](https://humanfactors.jmir.org/search?type=keyword&term=artificial%20intelligence&precise=true); [横断研究 (165)](https://humanfactors.jmir.org/search?type=keyword&term=cross-sectional%20study&precise=true); [医学教育 (615)](https://humanfactors.jmir.org/search?type=keyword&term=medical%20education&precise=true); [医学部 (4)](https://humanfactors.jmir.org/search?type=keyword&term=medical%20schools&precise=true); [医学生 (121)](https://humanfactors.jmir.org/search?type=keyword&term=medical%20students&precise=true); [技術受容 (107)](https://humanfactors.jmir.org/search?type=keyword&term=technology%20acceptance&precise=true)
