- AIシステムの能力が急速に進化しており、特に医療分野において変革的な存在となる見込み。
- Large Language Models（LLMs）を介したShared Decision Making（SDM）におけるAIの潜在能力が明らかになっている。
- LLMsは広範なテキストコーパスで訓練され、単語や文章の意味を的確に表現し、長い会話データを分析するのに適している。
- シンポジウムでは、LLMsの会話理解能力を解明する系統的なレビューが提示され、その強み、限界、訓練方法、一般的な適用性、パフォーマンスなどが検討された。
- 患者と臨床医のSDM会話を分析するためにAIを使用し、会話の文脈的整合性理論を適用し、BERTを用いてテキスト分析を行った。
- テキストAIモデルを拡張して音声や視覚的会話データを含む多次元モデルにする可能性についても議論された。
- LLMsをSDM研究に使用する際の倫理的側面や潜在的リスクについても取り上げられ、SDM研究者へのインタビュー結果も提示される予定。
- AIを用いて臨床会話のテキスト、音声、視覚的側面を評価する可能性についての包括的分析が、SDMの改革と患者ケアにおけるSDMの利用向上を示唆している。
AIシステムの進化が医療分野において大きな影響を与える可能性があることが強調されています。LLMsを活用したSDMの分析や会話評価における新たな展開が示唆され、テキスト、音声、視覚的データを統合的に分析する多次元モデルの構築が注目されています。倫理的側面やリスクにも配慮しつつ、AIを活用したSDM研究の可能性が広がっています。
元記事: https://ebm.bmj.com/content/29/Suppl_1/A2.2