AIの進化する役割 in 医療試験
日本の国家医師免許試験におけるGPTモデルのパフォーマンス評価。
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目次
最近、人工知能（AI）が医療分野で大きな進展を遂げてるよ。AIアルゴリズムは、今やヘルスケアのさまざまなタスクで広く使われてる。これらのアルゴリズムは、病気のリスクを予測したり、患者の診断を手助けしたり、医療データに基づいてテキストや画像を生成したりすることができるんだ。医療におけるAIの成長は、技術の進歩と大量の医療データの入手可能性によって推進されてる。
ヘルスケアにおける自然言語処理（NLP）
AIの重要な分野の一つが自然言語処理（NLP）。この分野は、機械が人間の言語を理解してやり取りする方法に焦点を当ててる。ヘルスケアでは、NLPが医者や研究者が電子カルテから患者情報を抽出し分析するのに大事な役割を果たしてる。医療の対話で反応を生成するのも手助けできるんだ。
最近のNLPの進展は、大きな言語モデル（LLM）の誕生につながった。これらのモデルは、高度な機械学習技術を使用して、大量のテキストデータで訓練されてる。有名なLLMにはBERT、LaMDA、PaLM、LLaMA、GPTモデルがあるよ。
InstructGPTとChatGPTの影響
InstructGPTと、その対話中心のバージョンであるChatGPTの導入は、NLPに大きな影響を与えた。これらのモデルは、ユーザーのプロンプトに基づいて人間のような反応を生成できるんだ。追加の訓練なしでも論理的で創造的、感情にも配慮した答えを提供できるよ。
ただ、これらのモデルは特に医療分野向けに設計されてるわけじゃないけど、医療の試験でうまくいくことが示されてる研究もある。例えば、ChatGPTはアメリカの医師国家試験に合格する能力を示した。でも、パフォーマンスは質問の種類や使われる言語によって変わる可能性があるんだ。
研究の目的と方法論
この研究は、GPTモデルが日本の国家医療ライセンス試験（NMLE）でどれだけのパフォーマンスを発揮できるかを評価することを目的にしてた。117回目のNMLEは2023年2月に実施され、GPT-3.5とGPT-4がどうだったかをテストしたよ。前年のNMLEの問題を使ってプロンプトを調整し、モデルのパフォーマンスを向上させた。
プロセスは116回目のNMLEの問題を分析して、ChatGPT用の効果的なプロンプトを作るところから始まった。画像を含まない質問に焦点を当てたんだ、だって画像ベースの質問は現在のAIモデルには適してなかったから。
モデルのパフォーマンス向上
最初に、GPT-3.5の日本版NMLEでのパフォーマンスをテストした。このモデルは約52.8%の正答率を達成したよ。質問を英語に翻訳したら、この率は56.2%に上がった。翻訳によって正答率は上がったけど、出力エラーも増えちゃった。
研究チームはその後、モデルのパフォーマンスを向上させるためにプロンプトをさらに洗練させた。医療の基礎や臨床医学など、異なるタイプの質問に合わせてプロンプトを調整した結果、パフォーマンスはかなり改善されて、GPT-4は117回目のNMLEの画像なしの質問で82.8%の正答率を達成したんだ。
モデルの精度に影響を与える要因
素晴らしい結果にもかかわらず、モデルの回答にはまだ問題があった。間違った答えを分析した結果、不十分な医療知識や日本特有の医療情報の理解不足、回答における数学的エラーが主な理由だったことがわかった。これが、医療の文脈でAI出力の継続的な改善と慎重な評価の必要性を示してるよ。
いくつかの間違った回答は、古い情報や現在の医療プラクティスの誤解を示してた。これが、医療アドバイスや意思決定においてAIを単独で頼ることへの懸念を引き起こしてるんだ。
研究結果の重要性
この研究は、最適化されたプロンプトを用いたGPT-4がNMLEで合格率を達成できることを示してる。これは、AIが医療の専門家を支える可能性があることを示唆してる、特にプロンプトがうまく調整されているときにね。
でも、AIモデルは医療の専門知識の代わりにはならないことを理解するのが重要だ。彼らは情報処理や質問に答えるのを助けられるけど、重要な医療上の決定は常に訓練を受けた専門家が関与すべきなんだ。
将来への影響
これからも、医療におけるAIの開発は続くと期待されてる。画像認識などの機能が向上した将来のモデルの導入が、医療の現場でのAIのパフォーマンスをさらに向上させる可能性がある。こういう進展が、臨床実践、教育、研究におけるAIの新しい応用につながるかもしれない。
AIを日常の医療実践に統合するまでにはいくつかの課題が残ってる。これにはAIが規制に従うことを確実にすること、技術の限界を理解すること、そしてヘルスケアの専門家がAI生成の出力を正しく解釈できるようにすることが含まれる。
結論
全体的に、GPT-3.5とGPT-4を日本のNMLEで評価した結果は promising な結果を示してる。AIは医療質問の回答を手助けできるけど、プロンプトがうまく最適化されているときに特に効果的だね。しかし、医療アプリケーションにおけるAIには慎重さが強く求められる。技術はヘルスケアプロフェッショナルの知識やスキルを補完するべきで、置き換えるべきじゃない。継続的な開発によって、AIは未来の医療で重要な役割を果たすことができるかもしれないね、いろんなヘルスケアシナリオで貴重なサポートを提供するために。
タイトル: Performance of Generative Pretrained Transformer on the National Medical Licensing Examination in Japan
概要: The remarkable performance of ChatGPT, launched in November 2022, has significantly impacted the field of natural language processing, inspiring the application of large language models as supportive tools in clinical practice and research worldwide. Although ChatGPT recently scored high on the United States Medical Licensing Examination, its performance on medical licensing examinations of other nations, especially non-English speaking nations, has not been sufficiently evaluated. This study assessed ChatGPTs performance on the National Medical Licensing Examination (NMLE) in Japan and compared it with the actual minimal passing rate for this exam. In particular, the performances of both the GPT-3.5 and GPT-4 models were considered for the comparative analysis. We initially used a model and prompt tuning set of 290 questions without image data from the previous 116th NMLE (held in February 2022) to maximize the performance for delivering correct answers and explanations of the questions. Thereafter, we tested the performance of the best ChatGPT model (GPT-4) with tuned prompts on a dataset of 262 questions without images from the latest 117th NMLE (held in February 2023). The best model with the tuned prompts scored 82.7% for the essential questions and 77.2% for the basic and clinical questions, both of which sufficed the minimum passing rates of 80.0% and 74.6%, respectively. Simultaneously, we identified the three major factors contributing to the generation of the incorrect answers--insufficient medical knowledge, information on Japan-specific medical system and guidelines, and mathematical errors. In conclusion, GPT-4 powered ChatGPT with our optimally tuned prompts achieved a minimum passing rate in the latest 117th NMLE in Japan. Although we express strong concerns regarding the use of the current ChatGPT for medical purposes so far, these artificial intelligence models may soon have the potential to serve as one of the best "sidekicks" for solving medical and healthcare problems. Author summaryChatGPTs remarkable performance has inspired the use of large language models as supportive tools in clinical practice and research. Although it scored well in the US Medical Licensing Examination, its effectiveness in relevant examinations of non-English speaking countries remain unexplored. This study assessed the performance of ChatGPT with GPT-3.5 and GPT-4 models in Japans National Medical Licensing Examination (NMLE). Initially, we used a tuning set of 290 questions from the 116th NMLE, and then the GPT-4 model with tuned prompts was tested on 262 questions from the 117th NMLE. The model scored 82.7% for essential and 77.2% for basic and clinical questions, surpassing the minimum passing rates. Incorrect answers were attributed to insufficient medical knowledge, Japan-specific medical system information, and mathematical errors. In conclusion, GPT-4 powered ChatGPT achieved a minimum passing rate and might have the potential for a valuable tool for fulfilling the needs of medical and healthcare fields.
著者: Akihiro Nomura, Y. Tanaka, T. Nakata, K. Aiga, T. Etani, R. Muramatsu, S. Katagiri, H. Kawai, F. Higashino, M. Enomoto, M. Noda, M. Kometani, M. Takamura, T. Yoneda, H. Kakizaki
最終更新: 2023-04-24 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.04.17.23288603
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.04.17.23288603.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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