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EBMのStep4「患者への適用」は，エビデンスを現実の文脈に橋渡しする最も創造的な段階である．2026年現在，生成AIは論文検索や要約にとどまらず，個々の患者特性を反映したエビデンス統合を支援する段階に進化している．AIが示す確率的推論をそのまま受け入れるのではなく，臨床医が価値観・環境・資源を踏まえて「EBMとして昇華」させるプロセスが今まさに問われている．本講演では，AIが抽出・統合した情報をどのように批判的に吟味し，臨床判断と教育に結びつけるかを，学習者と指導者の双方の視点から考察する．また，AI支援型EBM教育の最新動向や倫理的課題にも触れ，「AIと人間がともに学ぶEBM」の未来像を提示する．

The 17th Annual Conference of Japan Primary Care Association

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[OE1-05]-