医療試験におけるAI言語モデル：研究

人工知能（AI）は多くの分野を変えていて、医療も例外じゃないんだ。特にワクワクするのは、大規模言語モデル（LLM）の登場だね。このモデルは、人間の書き方に似たテキストを分析したり作成したりできるんだ。感情の理解、言語翻訳、情報の要約、質問への回答といった作業において、かなりの能力を示しているよ。

こんなスキルがあるもんだから、医療やヘルスケアでの利用に対する関心が高まってる。最近では、OpenAIが開発したチャットボット「ChatGPT」が登場して、AIはさらに注目されるようになった。ChatGPTはリリース直後からあっという間に人気を集め、何百万ものユーザーが利用しているよ。

#ChatGPTって何？

ChatGPTはOpenAIが開発した大規模言語モデルの一つで、2022年の終わりにリリースされたんだ。このモデルは、生成的事前学習変換器という種類のAIのGPT-3.5バージョンに基づいている。人間のフィードバックから学ぶ強化学習という方法でトレーニングされたよ。このトレーニングプロセスには、主に3つのステップがあった：

1. まず、トレーナーがモデルにどの反応が望ましいかを示した。
2. 次に、モデルがさまざまな回答を評価する能力に基づいて報酬モデルが作成された。
3. 最後に、この報酬モデルに基づいてモデルが改善された。

2023年3月には、GPT-4という更新版がリリースされたけど、この新しいモデルへのアクセスは有料のサブスクライバーに限られてた。GPT-3.5とGPT-4はどちらも2021年9月までのデータでトレーニングされてたから、それ以降の情報は持ってないんだ。

これらのモデルは、マッシブマルチタスク言語理解テストという幅広い試験でテストされて、GPT-4は複数の言語で他のモデルよりも成績が良かった。

#医療試験における言語モデルの役割

これらの言語モデルが医療の現場でどれだけ機能するかを確認するためには、特定の医療テストを通じて評価する必要がある。医療では、訓練を受けた専門家の知識が正確な診断や効果的な治療、患者の安全にとって不可欠だよ。医療ライセンス試験のような厳しい試験は、医療卒業生が独立して実践を始める前に彼らの知識とスキルを評価するんだ。これらのテストは幅広い医療トピックをカバーしているから、GPT-3.5やGPT-4のような言語モデルを評価するのに適しているんだ。

最近の研究では、GPT-3.5がアメリカの医療ライセンス試験や日本、中国の試験などの重要な医療試験でテストされたことが示されている。さらに、GPT-3.5は乳がん検診に関する調査でも高い精度を達成したんだ。ただし、GPT-3.5やGPT-4がヨーロッパの医療試験でどう働くかはまだ研究されていないよ。

#ポーランド医療試験におけるGPTモデルの評価

この研究の目的は、GPT-3.5とGPT-4がポーランドの医療最終試験でどれくらいのパフォーマンスを見せるかをテストすることだったんだ。この試験はポーランドで医療を学ぶ人が受ける必要があって、200問の質問があって、それぞれ5つの選択肢があるんだ。合格するには、56%以上の正答率が必要なんだ。

評価を行うために、両モデルはこの試験の3つのエディション（2022年春、2022年秋、2023年春）でテストされた。全ての質問とその正解はオンラインで入手可能で、実際の医療卒業生の平均スコアも載ってた。

各質問に対して、GPT-4は質問と選択肢を入力として受け取った。GPT-3.5はAPIを通じてアクセスされ、回答プロセスをスピードアップしたよ。各モデルの精度は、正解数を総質問数で割って計算されたんだ。古くて無効な質問や画像を含む質問は評価から除外されたよ。

その後、相関分析などの統計的手法を使って、回答の精度と質問の難易度の関係を探った。

#試験結果の発見

結果は、GPT-3.5は3つの試験バージョンのうち2つに合格したのに対して、GPT-4は全てに合格した。詳細なスコアと精度のパーセントで、2つのモデルの医療卒業生の平均スコアとの比較が示されたよ。GPT-4は正答数と全体的な精度の面でGPT-3.5を上回ったんだ。

重要なポイントは、GPT-4がGPT-3.5に比べて医療知識が大幅に向上していること。両モデルは、精度と医療質問の難しさの間に関連性があることを示していて、まだこの分野では深い知識が不足していることを示唆しているよ。面白いことに、彼らは回答の正確さと識別力指数の間に逆の関係も示したんだ。これは、特定の質問が誤解を招く結果につながった可能性があることを示している。

GPT-4は、平均的な医学生よりもやや低いスコアを達成したけど、2年以上前に卒業した学生よりは良い成績を残している。全体の結果は、GPT-4が印象的である一方で、最近の医療卒業生と比べると改善の余地があることを示唆しているよ。

#他の研究との比較

この研究の結果は、北アメリカやアジアの他の国々の以前の研究と一致している。例えば、GPT-3.5はUSMLEで好成績を収めていて、以前のモデルよりも改善されていることが示されている。研究によると、GPT-4は他の重要な医療試験でもGPT-3.5を上回っているんだ。

言語モデルが完璧に機能しなかった理由はいくつかある。まず、これらのモデルは医学専用に設計されているわけじゃないから。さらに、テストに使われた言語はポーランド語で、英語に比べて利用可能なトレーニングデータが少ない。そのため、これらのモデルをより具体的な医療データや言語リソースでファインチューニングすれば、パフォーマンスが向上する可能性があるんだ。

#医療におけるAIの未来

強力な言語モデルの登場は、医療の未来に大きな影響を与えることができるよ。これらのモデルは、医学を学ぶ学生のためにパーソナライズされた教育材料を生成したり、医師が患者とより良くコミュニケーションを取るのを助けたり、医療ケースについての詳細な説明で臨床的な意思決定をサポートしたりできるかもしれない。

さらに、AIは医療ノートの取り方を向上させたり、検査結果を要約したり、意思決定プロセスを支援したりする可能性があるよ。最近の研究では、AIの回答が人間の医師のものよりも好まれる場合があることが示されていて、AIがオンライン医療サポートの質を向上させる可能性があることを示しているんだ。

ただし、これらのAIモデルが生成する回答の正確性を確認することが重要で、場合によっては誤った情報や参考文献を提供することがあるから注意が必要だよ。これらのツールを慎重に扱うことが大切で、価値があるけど、医療現場では人間の判断がまだ必要だってことを忘れないでね。

#研究の限界

この研究はAIが医療において持つ可能性を強調しているけど、いくつかの限界もあるよ。ポーランド医療最終試験にだけ焦点を当てているから、他の医療試験シナリオへの適用に制限があるかもしれない。また、試験形式上、知識からだけでなく偶然正しい回答を選ぶ可能性もあるんだ。

GPT-4がGPT-3.5よりも良いパフォーマンスを見せたとはいえ、両モデルは平均的な医学生のスコアに比べてまだ精度を改善する余地がある。将来的な研究では、これらのモデルをファインチューニングして、診断支援、臨床意思決定、医療教育を含むさまざまな医療分野での使用を評価することを目指すべきだね。

より複雑でオープンエンドな質問を使ってLLMをテストし、医療専門家による評価を行うことで、彼らの潜在能力のより明確な姿が浮かび上がるかもしれない。このことで、AIを現在の医療実践にどのように統合すればいいかがわかり、教育や臨床の両方で信頼できるサポートを提供できるようになるんだ。