論文の概要: AI-PACE: A Framework for Integrating AI into Medical Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10527v1
- Date: Wed, 11 Feb 2026 04:52:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-12 21:44:01.474533
- Title: AI-PACE: A Framework for Integrating AI into Medical Education
- Title（参考訳）: AI-PACE:AIを医学教育に統合するためのフレームワーク
- Authors: Scott P. McGrath, Katherine K. Kim, Karnjit Johl, Haibo Wang, Nick Anderson,
- Abstract要約: 人工知能の医療への統合は加速しているが、医療教育はこれらの技術進歩に追随していない。
本稿では,医学教育におけるAIに関する現在の知識を,文献の包括的分析を通じて合成する。
目標は、医療学習の継続点を越えて構造化されたAI教育の必要性を強調することだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.649637602119857
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The integration of artificial intelligence (AI) into healthcare is accelerating, yet medical education has not kept pace with these technological advancements. This paper synthesizes current knowledge on AI in medical education through a comprehensive analysis of the literature, identifying key competencies, curricular approaches, and implementation strategies. The aim is highlighting the critical need for structured AI education across the medical learning continuum and offer a framework for curriculum development. The findings presented suggest that effective AI education requires longitudinal integration throughout medical training, interdisciplinary collaboration, and balanced attention to both technical fundamentals and clinical applications. This paper serves as a foundation for medical educators seeking to prepare future physicians for an AI-enhanced healthcare environment.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の医療への統合は加速しているが、医療教育はこれらの技術進歩に追随していない。
本稿では、医学教育におけるAIに関する現在の知識を文献の包括的分析を通じて合成し、重要な能力、カリキュラム的アプローチ、実装戦略を特定する。
目的は、医学学習の継続点を越えて構造化AI教育の必要性を強調し、カリキュラム開発のためのフレームワークを提供することである。
この結果から,効果的なAI教育には,医学教育,学際的連携,技術基礎と臨床応用の両面でのバランスのとれた注意が必要であることが示唆された。
本論文は,AIを活用した医療環境のための将来の医師の準備を目指す医療教育者のための基盤として機能する。
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