LLMを用いた尿路力学教育

尿流動態検査（膀胱内圧測定、圧力-流量検査、筋電図検査を含む）は、下部尿路機能障害の客観的評価におけるゴールドスタンダードです。 臨床的重要性にもかかわらず、尿流動態の解釈には、膀胱内圧、腹圧、排尿筋圧の同時評価、技術的アーチファクトの認識、確立されたノモグラムの適用など、高度な分析スキルが必要です。 その結果、泌尿器科レジデント研修中の尿流動態解釈の習得は困難であり、症例への曝露や指導医の可用性に大きく依存しています。

この前向き単施設教育研究は、対話型教育チューターとして設定された大規模言語モデル（LLM）が、泌尿器科レジデントの尿流動態解釈スキルと学習曲線を改善する効果を評価するために設計されています。 本研究は、構造化されたAI支援メンターシップが、従来の徒弟制度に基づくトレーニングに対する標準化されたスケーラブルな代替手段となり得るかどうかを明らかにすることを目的としています。

対象参加者は、事前の正式な尿流動態コース修了認定を受けていない泌尿器科レジデントを含みます。 教育的介入には、国際禁制学会基準に従って実施された完全匿名化された45件の尿流動態トレーシングのキュレーションライブラリを利用します。 これらの症例は、正常所見と一般的な尿流動態診断（膀胱出口閉塞、排尿筋過活動、膀胱コンプライアンス低下を含む）のバランスの取れたスペクトラムを代表しています。 すべての症例は、経験豊富な泌尿器科医によって事前に検証されています。

トレーニングプロトコルは、順次的な段階で構成されています：ベースライン評価（事前テスト）、LLMベースのチュータリングインターフェースによる構造化された理論指導、アーチファクト認識を伴う監督付き症例分析、対話型メンター付き解釈、中間評価（中間テスト）、独立解釈とAIガイド付きデブリーフィングによる強化、最終事後テスト評価。 評価段階全体での症例の難易度は、同等の技術的複雑さを確保するために層別化ランダム化アプローチを使用して調整されます。

参加者のパフォーマンスは、技術的有効性、数値パラメータ解釈、診断統合を評価する事前定義された16項目の客観的スコアリングシステムを使用して評価されます。 すべての評価は、2名の盲検化された泌尿器科医によって独立してレビューされ、意見が一致しない場合は第三者の専門家による裁定が行われます。 時間経過に伴う解釈精度の変化は、LLM支援教育に関連する学習曲線を定量化するために使用されます。

すべての尿流動態データは使用前に完全に匿名化され、患者を特定できる情報は共有されません。 参加は任意であり、すべてのレジデントから書面によるインフォームドコンセントを取得しています。 本研究は、施設の倫理基準に従って実施され、高度な医学教育における対話型チューターとしての大規模言語モデルの役割に関する証拠を提供することを目的としています。