シンガポール・ナショナル大学（NUS）歯学部研究チームは、小児歯科臨床教育の効率化を目指す新たな評価手法を開発した。Dr. Ishreen Kaur、Dr. Gabriel Lee、Hu Shijia准教授らが「JMIR Medical Education」で発表した研究によると、小児患者との臨床セッションにおいて、フルビデオ録画の代わりに会話テキストのトランスクリプトのみを分析することで、学生の行動管理スキルを高精度に評価できることを実証した。小児歯科対応は学生のストレス要因の一つとされ、従来の対面授業における教員の個別フィードバックはリソース制約から規模拡大が課題となっていた。トランスクリプトベースの評価は教員のレビュー負担を大幅に軽減し、迅速なパーソナライズドフィードバックの実現を可能にする。この手法は看護や医学など他医療分野での患者コミュニケーション訓練への適用も視野に入っている。さらに、デジタル処理可能なトランスクリプトを活用したAI統合の潜在性が示され、大規模言語モデル（LLM）を用いた対話分析と自動フィードバック生成の研究が進められる。長期的には臨床訓練をサポートする「バーチャルメンター」システムの開発が目指され、教員が高度な指導に専念できる環境構築が期待される。チームは今後、実際の臨床現場におけるAIフィードバックの有効性を検証する追試を実施する予定であり、医療教育におけるテクノロジー活用が新たな段階へ移行しつつある。