- 大規模言語モデル（LLMs）は臨床医師の身体検査を支援する可能性があるとマサチューセッツ総合病院の研究が示唆
- 若手や経験の浅い臨床医師、特定領域の専門訓練を受けていない場合にLLMsを使用することが提案される
- 研究ではLLM「GPT-4」が患者の主要症状に基づいて身体検査の指示を推奨することをテスト
- GPT-4は患者を検査する際の指示に関して、80％以上の点数を獲得
- 医師はGPT-4を知識の不足を埋めるツールとして評価し、人間の監視と評価の必要性を指摘
- 将来的にはLLMsが臨床判断支援において重要な役割を果たし、医師の診断能力を向上させることが期待される
この研究は、LLMsが臨床医療において重要な役割を果たす可能性があり、特に若手医師や専門訓練を受けていない医師に支援を提供できることを示しています。GPT-4は一定の成功を収めましたが、時折重要な指示を省略したり、説明が曖昧であることが指摘されています。今後の研究では、LLMsの診断能力を未補助の医師と比較し、GPT-4の診断能力の不足を補うためにリアルワールドケースを使用することが求められています。
元記事: https://www.medicaleconomics.com/view/could-ai-perform-a-patient-s-physical-exam-