要約:

  • 大規模言語モデル(LLMs)の医学腫瘍学試験問題への適応性と安全性を評価する研究
  • LLMsは医療分野で臨床医を支援し、患者と対話することで医療を革新する可能性がある
  • LLMsは医学知識を持ち、米国医師国家試験に合格する能力を示しているが、専門分野によって性能が異なる
  • 医学腫瘍学は急速に進化する知識と高い出版量から独自の課題を提供する
  • LLMsの評価は147の試験問題を対象に行われ、LLM 2の正答率は85.0%で最も高かった

感想:

LLMsは医学腫瘍学の試験問題において優れた性能を示し、特にLLM 2は他のモデルを凌駕していました。しかし、最新の出版物に関する知識が必要な誤答は安全上の懸念を引き起こしました。LLMsの能力は向上していますが、情報取得の誤りがリスクをもたらす可能性があるため、最新の医学腫瘍学知識を維持するためには強化されたトレーニングと頻繁な更新が不可欠です。


元記事: https://www.news-medical.net/news/20240621/AI-outperforms-peers-in-medical-oncology-quiz-yet-some-mistakes-could-be-harmful.aspx