• 大規模言語モデル(LLM)ベースの分類器は、10代の患者ポータルから送信されたメッセージの保護者の著者を正確に検出できる。
  • Stanford University School of MedicineのApril S. Liangらは、LLMが10代の患者ポータルからのメッセージの保護者の著者を検出する能力を調査。
  • 2,088通のテストメッセージのうち、71.8%が保護者の著者、28.2%が患者の著者とラベル付けされた。
  • 単一タスクLLMは、感度98.1%、特異度88.4%を達成し、マルチタスクLLMは、感度98.3%、特異度88.9%を達成。
  • この研究のLLMは、患者の機密保持のための安全保障向上の潜在性を持つ。

この研究は、大規模言語モデルを活用して10代の患者ポータルアカウントへの保護者のアクセスを特定する方法に関するものです。LLMは保護者の著者を正確に検出することが示され、患者の機密保持に向けた重要な進展となり得ることが示唆されています。

元記事: https://medicalxpress.com/news/2024-06-ai-guardian-authorship-messages-teen.html