チャットボットが医療試験の成績を評価する

人工知能（AI）は医療を含む多くの分野を変えていて、医学生の学び方も変わってるんだ。面白いツールの一つがAIチャットボットで、これがトレーニングや教育に役立つんだよ。これらのチャットボットはシミュレーション練習ができたり、フィードバックをくれたり、臨床トレーニングを助けてくれたりする。ただ、医療プログラムで使う前に、実際にどれくらい効果があるかを確認する必要があるね。

#チャットボットのパフォーマンスについての初期観察

チャットボットが最初に登場したとき、医療学校では試験のシミュレーションでテストを始めたんだ。結果を見ると、いくつかのチャットボットは正しい答えを出す一方で、他のやつは明らかに間違ったり、自信満々で間違った答えを出すことがあった。これらの問題は、ボットのトレーニングに使われたデータにバイアスや間違った情報が含まれていることからくることがあるんだ。全体的に、チャットボットは合格点ぐらいのスコアを出していて、中には学生よりも良い成績を出すやつもいたよ。簡単な問題ではパフォーマンスが良かったけど、試験が難しくなるとスコアは下がっていった。それでも、新しいバージョンのボットは古いのよりパフォーマンスが良い傾向にあって、時間とともに改善されてることを示しているね。

#懸念と可能性

学校はこれらのチャットボットを使った試験の不正行為の可能性について心配し始めている。でも、これらのボットは、曖昧な問題や悪文を特定してテストを作成するのにも役立つんだ。異なるチャットボットを比較した研究はあまりなく、既存の研究は通常、いくつかのボットだけを対象にしていて、どれだけ間違ったかを測っていないんだ。

#研究の概要

この研究は、すべての医学生が医療資格を取得するために通過しなければならない主要な理論試験に焦点を当ててる。試験は2021年にベルギーで行われて、他国のライセンス試験に似ている。6つの異なるチャットボットがこの試験でテストされていて、各ボットのパフォーマンスを見てる。研究の目的は、パフォーマンスを測定して、どれだけ間違いを犯したかを評価し、試験の質問に弱点がないかを見ることだったんだ。

#方法論

この研究は大学の倫理委員会から承認を受けた。医学生はライセンスを取得する前に、さまざまなトピックをカバーした102問の選択肢問題を含む試験を通過しなければならない。この研究では、学生がトレーニング中に受けた形で試験を調べた。質問はオンラインでは入手できなかったから、チャットボットのトレーニングに影響を与えなかったんだ。

#チャットボットの選定

テストには、公開されている6つのチャットボットが選ばれた。人気の無料チャットボットにはChatGPT、Bard、Bingが含まれている。無料版と比較するために、Claude Instant、Claude+、およびGPT-4という2つの有料バージョンも含まれているんだ。BingはGPT-4と同じ技術を使ってるけど、他のソースからデータを引っ張ってくるから、カスタマイズされたバージョンになってる。

#データ収集

試験の質問は翻訳サービスを使って英語に翻訳され、元の文体を保ちながら行われた。ベルギー特有の質問や画像を含む問題はいくつか削除して、明確性を保ったんだ。ボットがこれらの質問に答える能力をテストして、研究者はBardに対して何度もプロンプトを与えないといけなかったよ。

#パフォーマンス評価

主な焦点は、チャットボットが試験の質問にどれだけうまく答えられたかだった。正解の割合に基づいてスコアが付けられた。チャットボットが2番目に良い答えを選んだ場合は部分ポイントが与えられ、間違った答えを選ぶとポイントが減った。問題は、難易度や種類、危険な答えを含むかどうかに基づいて異なるカテゴリーに分けられた。

研究では、各チャットボットがどれだけ間違いを犯したかも見て、特定の試験問題の問題点を特定したんだ。

#試験パフォーマンスの結果

要するに、BingとGPT-4が試験で76%のスコアを出して一番良かったけど、全ボットの平均は68%だった。全ボットがいくつかの質問に間違った答えを出したけど、Bardは間違いや危険な答えを選ばなかった。Bingはいくつか2番目に良い答えを選んだけど、他のボットの方がもっと多かった。Bardはいくつかの質問に答えるのが苦手で、よくプロンプトが必要だった。

難しい質問を見ると、ボットは学生よりも良い結果を出したけど、学生の平均スコアはかなり低かった。研究では、BingとGPT-4が特に簡単な問題に強かったけど、より複雑な問題では苦戦していたことが分かった。

#間違いの理由

間違った答えについて、研究ではボットが意味をなさない答えや嘘の答えをどれだけ出したかを調べた。BingはBardやClaude Instantよりも意味のない答えは少なかったけど、それでもいくつかの間違いがあった。こうしたエラーは、問題の文脈を誤解することからくることが多かったね。

#脆弱な質問の特定

分析中に、いくつかの質問が弱いまたは不明瞭なものとして特定された。例えば、腎代替療法を始めるタイミングに関する質問では、誤解を招く選択肢があって、ボットも学生も混乱する可能性があったんだ。

#ボットの回答の比較

すべてのボットの中で、いくつかは似たようにパフォーマンスしたけど、他のボットとは精度に大きな差があった。研究者たちはボット同士の回答の一致具合も見た。全体的には、中程度の一致があったんだ。

#結論

この研究は、医療ライセンス試験におけるチャットボットのパフォーマンスに関して大きな違いを浮き彫りにした。Bingは他のボットに比べて信頼性が高く、エラーが少なかった。チャットボットのパフォーマンスの改善は嬉しいけど、医療知識については依存するのは慎重になった方がいいね。この結果は、将来の医者に必要なスキルを評価するために多肢選択式試験の効果についても疑問を投げかけているよ、特に人とのインタラクションの点で。

#今後の使用に関する推奨事項

Bingは、悪文の試験問題を特定するのに役立つかもしれなくて、教育者の時間と労力を節約できる。結果として、チャットボットは特に学生が苦手な分野、特に難しい質問で特に役立つ可能性があるんだ。

この研究は、チャットボットが異なるタイプの質問やさまざまな教育環境でどのようにパフォーマンスするかを探るためのさらなる研究を求めている。チャットボットは便利なツールになり得るけど、実際の医療専門家と混同すべきではないね。

#今後の考慮事項

教育におけるAIの使用が増えるにつれて、エネルギー消費、データプライバシー、著作権素材の適切な使用など、倫理的および法的な問題に対処する必要がある。医療教育でAIを広く導入する前に、これらの問題をよりよく理解することが重要だね。

全体的に、6つのAIチャットボットが重要な医療試験に成功裏に合格したけど、BingとGPT-4が最も効果的だった。けれども、ボットの弱点、特に難しい質問での課題が、医療の現場で完全に依存する前にもっと研究と改善が必要だということを浮き彫りにしているよ。