MediBERT: A Medical Chatbot Built UsingKeyBERT, BioBERT and GPT-2
https://www.mecs-press.org/ijisa/ijisa-v15-n4/IJISA-V15-N4-5.pdf
本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
この研究は、人工知能によるチャットボットが、医療分野において人間をサポートする能力を向上するため、膨大なデータを用いて開発されたものです。従来のリカレントニューラルネットワーク（RNNs）の問題点を開発者は認識して、代わりにTransformer Neural Networks (TNNs)を使用して、キーワードをタグ付けし、文脈のQ/Aペアでベクトル化された結果を再度GPT-2に投入して解析を行いました。
本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？
この研究の主目的は、チャットボットが医療業界で役立つために、医学に関連するデータの収集と分析を能動的に行うことである。独自性と創造性は、TNNsとGPT-2の組み合わせによって、人工知能による医療支援の能力を高めていることです。
本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
この研究では、医療分野でのチャットボットの利用可能性を検証するため、医療に関する情報を扱うキーワードのタグ付けと解析を行う手法を提案しています。従来、医療に関する情報を処理するために、人工知能による自然言語処理を用いた研究が盛んに行われています。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
本研究では、医療に関する情報を扱うことができるチャットボットの開発を行いました。キーワードのタグ付けにKeyBERTとBioBERTを使用し、GPT-2を使用して人間に読みやすい形式に調整します。研究結果は、自動的に医療データを分析する方法に新たな道を開け、訪問医療の必要性を減らす可能性があることを示しています。
本研究の有効性はどのように検証した？
本研究は、人工知能による医療支援の可能性を示すデモとして行われました。精度や患者の操作のしやすさなどについては、従来の診療に対する比較評価が必要です。