ChatGPTによる臨床検査技師国家試験正答率の検証

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タイトル別名
  • Performance of generative pretrained transformer on the national licensing examination for medical technologist in Japan

抄録

<p>近年，大規模言語モデル（large language models; LLM）が世界的に様々な分野で注目を集めている。LLMとは，非常に巨大なデータセットとディープラーニング技術を用いて構築された言語モデルである。LLMは，人間に近い流暢な会話が可能であり，自然言語を用いたさまざまな処理を高精度で行えることから，世界中で注目を集めている。本研究では，LLMであるOpenAI社が開発したChatGPTの異なる2つのモデル（GPT-3.5, GPT-4）にて，過去3年間の臨床検査技師国家試験におけるChatGPTの正答率について評価を行った。GPT-3.5による正答率の平均は51.4%であった。一方，GPT-4では79.8%の正答率結果が得られた。本結果より，ChatGPTはこの先医療現場における有効なアドバイザーとして進化する可能性をもつことが示唆された。しかし，今回不正解となった20%の中には，患者を診断する際に誤診につながりかねない回答が含まれており，今後のChatGPTの精度向上は必須と考えられる。今回の検証は，LLMにおけるChatGPTの臨床検査領域での多様な応用の進展に寄与すると考えられ，この先の発展に期待したい。</p>

収録刊行物

  • 医学検査

    医学検査 73 (2), 323-331, 2024-04-25

    一般社団法人 日本臨床衛生検査技師会

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390018451149466624
  • DOI
    10.14932/jamt.23-80
  • ISSN
    21885346
    09158669
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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