要約：
- 研究によると、大規模言語モデル（LLMs）の使用は診断推論のパフォーマンス向上にはほとんど影響しない可能性がある。
- LLMsは医療分野で他の生成型AI（GenAI）と同様に、看護記録や行政業務の効率化などで約束を示している。
- 研究では、50人の米国の医療従事者が臨床ケースを処理する際に、LLMと従来のリソースを組み合わせて使用する群と従来のリソースのみを使用する群にランダムに割り当てられた。
- 結果は、LLMグループの平均診断推論スコアが74％であり、時間あたりの平均処理時間が519秒であったのに対し、従来のリソースのみを使用したグループではそれぞれ76％と565秒であった。
- 研究結果から、LLMsは診断推論のパフォーマンスを大幅に向上させなかったことが示唆され、GenAIツールが医療従事者をどのようにサポートするかをさらに探究する必要がある。
感想：
LLMsの診断推論への影響が限定的であるという研究結果は興味深いです。GenAIツールがクリニシャンを最良にサポートする方法をさらに探究する必要性が強調されており、この分野の発展に期待が持てます。