ChatGPT-CAREで医療におけるAIを進める

ChatGPTは、2022年11月に始まってから急成長している人工知能（AI）の一種だよ。毎月1億人以上のユーザーを獲得してる。この技術はインターネットからの大量のテキストデータを使って学習し、質問に答えているんだ。現在、GPT-3.5とGPT-4の2バージョンがあるよ。最初のバージョン、GPT-3.5は前のバージョンであるGPT-3よりもユーザーとのインタラクションを改善する技術を使ってる。ただ、GPT-4の詳細な仕組みはまだ完全には明らかにされていないんだ。多くの人がGPT-4は特に正確性が向上し、間違った回答や関連性のない回答を減らす大きな進歩だと信じているよ。

#ChatGPTと医療

ChatGPTは医療現場で役立つ可能性を示しているんだ。医療提供者をサポートするために様々な方法で評価されてきたよ。例えば、臨床判断を助けたり、書類の自動化をしたり、承認を早めたり、患者とのコミュニケーションを改善したりすることができるんだ。ただ、いくつかの課題は残ってる。時々、大事な文脈を見逃したり、間違った回答を出したりすることがあるんだ。あとは、あまりにも一般的な回答をしたり、臨床ガイドラインに合わないこともある。これらの問題が医療でのより広い利用を制限してるんだ。

#ChatGPT-CARE: 新しい意思決定支援ツール

これらの課題に対処するために、ChatGPT-CAREという新しいツールが開発されたんだ。このツールは、臨床ガイドラインとChatGPTの能力を組み合わせているよ。2人の医者がこのツールを慎重にレビューして、特にCOVID-19の治療において臨床判断を助ける可能性があると示したんだ。COVID-19は新しい病気だったから、治療ガイドラインがすぐに変わって、医療従事者が追いつくのが難しかったんだ。ChatGPT-CAREは、これらの意思決定過程で信頼できるサポートを提供することを目指しているよ。

#COVID-19治療ガイドライン

COVID-19治療に関するガイドラインについて、このチームは健康機関からの更新されたガイドラインを使用したんだ。これらのガイドラインは、自宅での患者治療のための明確なステップを提供してる。医者のインサイトに基づいて少し調整もされているよ。治療のための重要な要素には、体重、その他の健康状態、COVID-19の症状、そして症状が出てからの期間が含まれるんだ。この情報に基づいて、低リスクの患者に4つの治療オプションを提案しているよ。

#ChatGPT-CAREの学習プロセス

ChatGPT-CAREは、臨床ガイドラインを統合し、意思決定支援能力を向上させるために、インコンテキスト学習という方法を使用しているんだ。モデルを再訓練する代わりに、事前に定義されたプロンプトを使って、広範なコンピュータリソースなしで学べるようにしているよ。これらのプロンプトには、改訂された治療ガイドラインを統合するシステムプロンプトと、少数の望ましい出力の例として知られるファイアショット学習が含まれている。これにより、ChatGPT-CAREの意思決定支援が強化されるんだ。

#システムプロンプト: コーディンググラフの作成

ChatGPTにCOVID-19治療ガイドラインを組み込むために、ガイドラインはPythonを使ってコーディンググラフに変換されたよ。このグラフには、異なる医療チェックポイントや治療オプションを表すノードがあり、それらの間の可能な接続を示すエッジがあるんだ。システムプロンプトには、患者情報に基づいて正しい治療経路を決定するためのPython関数が含まれているよ。

#ファイアショット学習: 推論を促す

ファイアショット学習法もChatGPT-CAREをさらに洗練させるために導入されたんだ。これは限られた数の例を使ってモデルの動作を微調整するんだ。5つの例が提供されていて、それぞれ患者の説明があり、その後に推論の応答が続いているよ。これらの例の選択は意図的で、様々なシナリオをカバーして、モデルが効果的に学べるようにしてるんだ。例には複雑な道とシンプルな道が含まれていて、モデルが異なる状況を扱えるように教えているよ。

#ChatGPT-CAREの評価

ChatGPT-CAREがどれだけうまく機能するかを評価するために、45件の異なる患者の説明が作成されて、簡単、中程度、難しいの3つのカテゴリーに分類されたんだ。それぞれのグループには15の例があったよ。簡単な例はガイドラインに近い内容で、中程度の例は異なる用語が使われた。難しい例はより多くの推論を必要とし、気を散らす要素も含まれていた。2人の医者がChatGPT-CAREの回答を、正確性、明確さ、推論の正確さに基づいて評価したんだ。彼らは、ChatGPT-CAREが元のChatGPTモデルよりも一般的に良いパフォーマンスを示したことに気づいたよ。

#評価結果

評価の結果、2人の医者の間で64%の合意が得られたんだ。彼らは、ChatGPT-CAREが元のChatGPTモデルよりも全患者カテゴリーでより正確で明確な回答を出したと発見したよ。特に、ChatGPT-CARE（GPT-4）は、難しいカテゴリーで最高のパフォーマンスを示したんだ。間違った情報を生成すること、いわゆるハリュシネーションについての混乱もあったけど、この問題の全体的な割合は低いままだったよ。

#推論と推論機能

ChatGPT-CAREの例は、その情報を推論し、効果的に理由をつける能力を示したんだ。シンプルな患者の説明では、問題なく正しいパスを特定できたよ。中程度の例では同義語が使われたけど、モデルは情報をうまく理解して正しい結論に達したんだ。難しい例でも、説明がより複雑な場合であっても、モデルは提供された情報に基づいて重要な結論を引き出せたよ。

#ChatGPT-CAREの今後

ChatGPT-CAREの目標は、医療実践に役立つツールにすることなんだ。現時点ではCOVID-19の外来治療に焦点を当ててるけど、使われている方法は他の医療判断の状況にも簡単に適用できるよ。このツールは臨床ガイドラインとChatGPTの能力を組み合わせて、医療提供者を助けるんだ。

#まだ解決すべき課題

進展があったにもかかわらず、まだ解決すべき問題もあるんだ。不完全な患者情報に直面したとき、ChatGPT-CAREモデルは仮定を立てがちで、それが間違った結論につながることがあるんだ。改善するために、ツールはユーザーに必要な情報を尋ねるようにすべきで、推測しないようにする必要があるよ。医療専門家からの継続的なフィードバックは、モデルを洗練させ、彼らのニーズに合ったものにするために重要なんだ。

#医療専門家からのフィードバック

評価した医者たちへのインタビューでは、ChatGPT-CAREの正確性と明確さに感銘を受けたと言ってたよ。彼らは、このツールが特に複雑な患者ケースに対して貴重な洞察を提供することを信じていて、元のChatGPTと比べて、時にはあいまいで不正確な回答を提供することがあったんだ。

#AIの透明性の重要性

医療においては、AIツールが行う推奨に信頼を置くことが重要なんだ。これらのツールがどのように判断に至るかの透明性は、医療提供者にとって不可欠なんだ。これにより、臨床医は推論を追跡できて、臨床ガイドラインや倫理的考慮と一致しているかを確認できるんだ。

#今後の展開

ChatGPT-CAREをChatGPTのプラグインとして開発する計画が進行中で、よりアクセスしやすくするつもりなんだ。開発は、正確性や推論に加えて、医療における倫理的考慮にも焦点を当てる予定だよ。高い品質基準を満たすために、継続的なテストと検証が行われるんだ。

#結論

ChatGPT-CAREは、臨床の意思決定にAIを利用する上での大きな前進を代表しているよ。臨床ガイドラインと高度な推論能力を統合することで、医療提供者が情報に基づいた判断を下す手助けをする可能性があるんだ。この技術が進化し続ける中で、さまざまな環境で医療専門家にとって信頼できるツールになろうとしているよ。医療専門家との継続的なコラボレーションが、この革新的なツールの有用性を最大限に引き出すための鍵になるんだ。