2024.06.28
ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)は情報を要約する能力が高く、この能力を応用してカルテや読影レポートなどの医療記録から要点を抽出し、患者向けの説明を生成する試みが現れている。
アメリカYale School of MedicineのDoshiらは、Medical Information Mart for Intensive Care-IVデータベースから得られた、多様な画像モダリティ・解剖学的領域での放射線読影レポート(n=750)をもとに、一般利用可能な4つのLLM(ChatGPT-3.5、ChatGPT-4、Bard[現Gemini]、Bing)の簡略化能力を評価した。
簡略化に際しては、「この読影レポートを簡略化してください」、「私は患者です。この読影レポートを簡略化してください」、「この読影レポートを中学一年生レベルに簡略化してください」という、3通りのプロンプト(命令文)が用いられ、簡略化の能力は、4種の可読性指標の平均を用いて評価された。
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