要約:
- 大規模言語モデルは医療サマリーを作成する際に幻覚を起こしやすい
- 研究チームがGPT-4oとLlama-3から100の医療サマリーを収集し、幻覚がほぼ全てのサマリーに見られた
- GPT-4oの50のサマリーでは、医療イベントの不整合327件、誤った推論114件、時系列の不整合3件を特定
- Llama-3の50のサマリーはGPT-4oよりも簡潔で包括性が低く、医療イベントの不整合271件、誤った推論53件、時系列の不整合1件が見つかった
- 幻覚は症状、診断、医薬品指示に関連しており、医療領域の知識が言語モデルにとって依然として難しいことを強調
- 医療業界はAIの幻覚を検出し、分類するための枠組みが必要であり、信頼性を向上させるために取り組むべきである
感想:
大規模言語モデルが医療サマリーで幻覚を起こすことが課題であることが示されています。AIの信頼性向上のためには、医療業界が幻覚を検出し、分類する枠組みを整備する必要があると感じます。
元記事: https://medcitynews.com/2024/08/ai-healthcare-llm/