デジタルアカデミーは、新時代における伝統医学の学習、研究、応用を拡大するための不可欠なモデルとなります。
1. デジタル変革：世界的な潮流から伝統医学の不可欠な要件へ
- 1. デジタル変革：世界的な潮流から伝統医学の不可欠な要件へ
- 2. デジタル研修プラットフォーム：従来の講堂から多次元の学習体験へ
- 3. デジタル研究：伝統医学の近代化のためのオープンデータスペース
- 4. デジタルアカデミーのインフラとエコシステム：接続性 - セキュリティ - 協力
- 5. 今後の方向性 – デジタルアカデミーから伝統医学の知識エコシステムへ
世界は人類史上最も急速なデジタル化の加速を経験しています。データ、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、シミュレーション、仮想現実（VR）といった要素が、学習、研究、そして医療の提供方法を変革しつつあります。
高等教育において、デジタル変革はもはや選択肢ではなく、研修の質を向上させ、社会的要件を満たすための必須のインフラストラクチャとなっています。
伝統医学（TM）は実践を通して教えられる体験型の分野であり、テクノロジーの活用によって、従来のアプローチよりもはるかに幅広い知識空間が開かれます。古代の医療記録、貴重な処方箋、そして土着の薬草がデジタル化され、学生が3Dシミュレーションを通して脈診、処方箋、鍼治療を学習できるようになり、AIが数千もの医療記録を分析して病理モデルを発見できるようになると…TTMの伝統は、データと人工知能によって「目覚め」ます。
そのため、伝統的な知識がデジタル空間に保存され、時間、場所、学習者の制限なく拡張されるデジタルアカデミーモデルは、ベトナム伝統医学アカデミーの戦略的開発方向であると考えられています。
同アカデミーのIT部門副部長のグエン・ミン・ヒエン氏は次のように述べた。「高等教育において、デジタル変革はもはや選択肢ではなく、研修の質を向上させ、社会的要件を満たすための必須のインフラストラクチャです。」
2. デジタル研修プラットフォーム：従来の講堂から多次元の学習体験へ
2.1 デジタル講堂 – 講義が視覚空間で「生きる」場所
ベトナム伝統医学アカデミーIT部門副部長のグエン・ミン・ヒエン氏は、デジタルアカデミーにはまずデジタル講堂が必要だと述べています。各科目は学習管理システム（LMS）上に構築されます。学生は講義を聴くだけでなく、以下のことが可能になります。
- 内臓理論に基づいて気と血の動きをシミュレートするビデオをご覧ください。
- 3D、360度画像を通して薬用植物を観察し、
- インタラクティブなプラットフォームで古典的な病歴分析を練習します。
この学習方法は、無味乾燥な知識を直感的に理解するのに役立ち、特に伝統的な中国医学のミクロまたは抽象的な知識に適しています。
2.2 デジタル学生 - データを使った個別学習
デジタル学習プロファイルを導入すると、各生徒の進捗状況、能力、達成度が自動的に追跡されます。AIは追加レッスンの提案や復習コンテンツの提供、学習の遅れのリスクに関する警告などを行うことができます。
この「パーソナライゼーション」要素により、特に長期にわたる累積的な学習プロセスを必要とする伝統医学の分野では、トレーニングの質が大幅に向上します。
2.3 デジタル講師 – 知識伝達者から体験創造者へ
AIとデジタルツールは、講義の作成、問題集の作成、論文の採点、学習能力の分析など、講師をサポートします。世界中の多くの医学部では、学習者を支援するために「バーチャルティーチングアシスタント」を活用しており、これはベトナム伝統医学アカデミーも目指している方向性です。
2.4 伝統医学デジタルライブラリ - 「魂」を失うことなく遺産を保存するにはどうすればよいでしょうか?
数千点に及ぶ古書、医療記録、民間療法、そして経験に関する文書をデジタル化することは、重要な課題です。最も重要なのは、原本を忠実に保管し、出典を完全に明記し、文脈を明確に注釈し、現代医学との比較を行うことです。伝統的な知識は、その本質が保存され、現代のツールでアクセスされて初めて、真に生き生きとしたものとなるのです。
3. デジタル研究：伝統医学の近代化のためのオープンデータスペース
3.1 国立伝統医学データベース – 多分野にわたる研究の基盤: グエン・ミン・ヒエン氏、医療記録、薬用植物、有効成分、民間療法、薬草分布地域などの同期データシステムは、AIが病理モデルを分析し、新しい研究方向を提案するのに役立ちます。
したがって、AI は次のことが可能になります。
- 伝統的な医学用語と現代の病理学のつながりを見つける
- 薬物相互作用分析
- 最適なフレーバーの組み合わせの提案
- あるいは、患者の個々の特性に基づいて薬の効果を予測したり...
かつては著名な医師の何十年もの経験を必要とした治療が、今ではアルゴリズムでシミュレートできるようになりました。ただし、依然として人間の判断が必要です。
3.2 デジタルラボ – シミュレーションが効果的な教育ツールになる場合:仮想現実 (VR/AR) を使用した脈拍学習、鍼治療、薬剤調合、解剖学のシミュレーションにより、学生は従来の方法よりも多くの症例や臨床状況にアクセスできるようになります。
デジタル ラボは実際の患者に対する実習に代わるものではなく、学生が臨床実習に入る前に強固な基盤を構築します。
3.3 伝統医学におけるAI – 古代の手法と現代科学の融合： AIは、有効成分の構造分析、有望な化合物群の特定、予想される毒性の評価、さらには細胞レベルでの作用機序のシミュレーションをサポートします。これは、多くのアジア諸国が伝統医学から医薬品を開発するために採用している方向性です。
4. デジタルアカデミーのインフラとエコシステム：接続性 - セキュリティ - 協力
4.1 同期技術インフラ：デジタルアカデミーには、データセンター、クラウドコンピューティングシステム、LMSに接続されたHIS-PACS病院管理システム、そしてビッグデータ分析ツールが不可欠です。システムは、特に医療データと伝統的知識に関する情報セキュリティと機密性基準を満たす必要があります。
4.2 4つの家をつなぐ - 持続可能な開発モデル：デジタルアカデミーのエコシステムは、学校、伝統医学病院、製薬・テクノロジー企業、国内外の研究機関を繋ぐ必要があります。この繋がりにより、研修、研究、応用、そして技術移転という包括的なチェーンが構築されます。
4.3 デジタルガバナンス - 持続可能な運用の原則：プロセスの標準化、伝統的知識の知的財産に関する規制、データの標準化、アクセスの分散化は、安全性と長期的な開発を確保するための必須要件です。
5. 将来の方向性 – デジタルアカデミーから伝統医学の知識エコシステムへ
開発ロードマップは 3 つのフェーズに分けられます。
- 2025～2027年フェーズ: 完全な LMS プラットフォーム、デジタル ライブラリ、処方箋、薬草、医療記録に関するデータの構築、シミュレーション コースの展開。
- 2028～2030年フェーズ： AIを教育、シミュレーション診断、TCMデータの分析に幅広く応用し、国際的なつながりのエコシステムを拡大します。
- 2030年以降の期間: 学生、講師、医師、研究者、AIが共に学び、創造する「オープンナレッジアカデミー」を目指します。
グエン・ミン・ヒエン氏は、デジタルアカデミーは単なる技術プロジェクトではなく、中医学の学習、教育、研究の方法を再構築する戦略であると述べた。学校、図書館、研究所、病院がデジタル空間で「融合」することで、伝統的な知識は古書や口承による経験に限定されなくなり、より鮮明で、よりアクセスしやすく、より強い影響力を持つようになる。
デジタル化は、伝統医学が新しい時代、つまりデータ、人工知能、学際的な科学が連携して安全で効果的な現代医学を開発する時代に入る唯一の方法です。
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出典: https://suckhoedoisong.vn/tao-dung-hoc-vien-so-buoc-chuyen-moi-cho-dao-tao-va-nghien-cuu-y-hoc-co-truyen-trong-ky-nguyen-40-169251118102916976.htm
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