ChatGPTによる臨床検査技師国家試験正答率の検証
書誌事項
- タイトル別名
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- 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
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- 医学検査
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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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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390018451149466624
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- ISSN
- 21885346
- 09158669
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可