医療系データベースPubMedに掲載された論文から、医学教育の歴史的転換点を読み解く研究をご紹介します。この論文は、100年前の医学教育改革と現在のAI導入による変革を比較し、両者が同等かそれ以上の影響をもたらす可能性を指摘しています。
1910年のフレクスナー報告から現在まで
Carrie L Byington氏らの研究チームは、医学教育の学術誌「Academic Medicine」の創刊100周年を機に、1926年と1927年の初期号に掲載された論文を分析しました。当時、1910年のフレクスナー報告（米国の医学教育を根本的に改革した提言）による激動的な変化の中で、医学校では新しい技術の導入、バイアス（偏見）の問題、そして医学教育の価値観をどう定義するかについて、活発な議論が展開されていたのです。
AI時代が提起する「同じ課題」
興味深いことに、生成AI（大規模言語モデルなど、人間が与えたテキストから新しいテキストを自動生成する技術）の急速な発展により、医学教育と医療の現場は今、当時と同じスケール、あるいはそれ以上の大きな転換点に直面しているといいます。100年前と同様に、今日も「新しい技術をどう統合するか」「そこに隠れたバイアスはないか」「医学教育が備えるべき価値は何か」といった根本的な問いが生じているのです。
変革の時代に必要なコミュニティ
研究チームが強調するのは、過去の経験から学べることの重要性です。フレクスナー報告後、多くの教育者たちが自らの経験をシェアし、データに基づいた議論を重ねることで、医学教育の方向性を導き出しました。AIの時代においても、医療従事者、教育者、学生、患者ら多様なステークホルダー（関係者）が集まり、価値観を共有し、合意形成を図るコミュニティが極めて重要だと述べています。日本の医療現場においても、AI導入の議論が個別の機関にとどまらず、業界全体で知見を共有する仕組みの構築が急務といえるでしょう。
出典: PubMed
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