- 大規模言語モデル（LLM）は、診断推論で有望性を示しているが、治療決定とテスト戦略のバランスを取りながらリスクを管理する管理推論への影響は不明。
- 前向き、ランダム化、対照試験では、LLM支援が従来のリソースに比べて開かれた管理推論タスクで医師のパフォーマンスを向上させるかどうかを評価。
- LLMを使用した医師は、従来のリソースを使用した医師に比べて有意に高いスコアを獲得（平均差 = 6.5％、95％信頼区間 = 2.7から10.2、P < 0.001）。
- LLM支援は、複雑な臨床ケースにおける医師の管理推論を従来のリソースと比較して向上させ、実際の臨床実践で検証されるべき。
この研究では、大規模言語モデル（LLM）の医師支援に関する重要な知見が示されました。LLMを使用することで、医師の管理推論能力が向上し、従来のリソースに比べて有意な差が見られました。今後、実際の臨床実践での有効性が確認されるべきです。
元記事: https://www.nature.com/articles/s41591-024-03456-y