Medical education with large language models in ophthalmology: custom instructions and enhanced retrieval capabilities
bjo-2023-325046.txt
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。
Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。
この文脈には、大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）特に医療分野での利用に関連する論文がいくつか含まれています。以下にそれぞれの論文の概要を説明します。
Meskó B, Topol EJの論文は、医療分野における大規模言語モデルの規制監督の必要性について議論しています。医療におけるGenerative AIの倫理的、法的な問題が主な焦点です。
Reddy Sの論文では、医療分野での大規模言語モデルの使用を評価するための枠組みについて提案しています。実際の医療現場での翻訳価値を評価する方法に焦点を当てています。
Harrer Sの論文は、医療と医学における大規模言語モデルを倫理的に使用することの複雑さについて考察しています。
Chew EYの論文は、地理的萎縮の治療における補体阻害剤について述べていますが、これは直接的には大規模言語モデルとは関連していません。
Tan TF, Thirunavukarasu AJ, Campbell JPらの論文は、眼科におけるChatGPTを含む大規模言語モデルの臨床応用とその課題について論じています。
Tang L, Sun Z, Idnay Bらの論文は、大規模言語モデルを用いた医療証拠の要約に関する評価について述べています。
Haupt CE, Marks Mの論文は、AIによる医療アドバイス、特にGPT（Generative Pre-trained Transformer）について論じています。
その他の文献は、エビデンスベースの医療（Masic I, Miokovic M, Muhamedagic B; Sackett DL, Rosenberg WM, Gray JAら）、臨床ガイドライン（Woolf SH, Grol R, Hutchinson Aら; The Royal College of Ophthalmologists）、アクティブラーニング（Prince M）、そしてGoogle AIやOpenAIによる最新のAI技術の紹介（Google AI; OpenAI）に関するものです。
これらの論文は、医療分野におけるAI、特に大規模言語モデルの倫理的、臨床的、規制的側面に関連する内容をカバーしており、AI技術の医療への応用、それに伴うチャレンジ、およびその評価方法についての議論が含まれています。
Q2 研究目的とその背景について、詳しく説明してください。
本研究の目的は、眼科学の領域におけるカスタムGPT（Generative Pretrained Transformer）の応用可能性を探ることにあります。具体的には、「EyeTeacher」、「EyeAssistant」、および「The GPT for GA」という3つのカスタムGPTツールを開発し、臨床指針からの質問生成、臨床的な問い合わせへの回答、および地理的萎縮（Geographic Atrophy, GA）の現在の管理に関する情報の概要提供という、異なるタスクにおけるその有用性を評価しています。
「EyeTeacher」は教育ツールとして設計されており、選択した臨床指針から多肢選択問題を生成します。学生が回答を選択すると、その回答が正しい理由と、他の選択肢が不正解である理由を説明することで、単に正答を覚えるだけでなく、選択肢の背景にある理論を理解することを促進します。
「EyeAssistant」は、臨床指針に基づいて調整された臨床アシスタントとして機能し、臨床的な問い合わせに回答します。
「The GPT for GA」は、地理的萎縮の現在の管理に関する情報を、GPTにアップロードされた査読済み文書から取得することで提供します。
これらのカスタムGPTツールは、特定のタスクに対してChatGPTをチューニングするための慎重なカスタム指示と情報取得を通じて、どのように有用であるかを示しています。また、臨床実践におけるこれらのツールのプライバシーと責任について評価し、検討することもこの研究の一環です。
この研究に至った背景としては、医療分野における大規模言語モデル（LLMs）の急速な進化と、これらのモデルを特定の医療応用に適したものにするための特殊なチューニング技術の洗練が挙げられます。これらのモデルが医療課題を解決するための一般化能力を持つ可能性は、人工一般知能への道を開く刺激的な見通しを提供しています。また、カスタムGPTの登場は、これらの強力なツールをより広範な応用に民主化する重要な一歩を表しています。しかしながら、これらの進歩を実際の医療設定へと移行するためには、さらなる研究が不可欠です。次のステップとしては、実際の臨床実践を反映する医療課題に焦点を当て、これらのモデルの実世界での有用性を検証することが求められます。
Q3 本研究で用いた手法について、詳しく説明してください。
この研究では、カスタムGPTモデルを医療分野に応用するための手法が採用されています。具体的には、以下のようなプロセスを経てカスタムGPTツール「EyeTeacher」、「EyeAssistant」、および「The GPT for GA」が開発され、チューニングされました。
カスタムGPTのチューニング:
カスタムGPTモデルは、自然言語によるカスタム指示とRAG（Retrieval-Augmented Generation）によるコンテンツの取得を通じてチューニングされます。開発者は「GPT Builder」を使用して、モデルに特定の機能やユーザーとのインタラクション、質問への回答方法、トーン、情報の取得方法を指示することができます。また、開発者はインターネット検索やアップロードされた文書から情報を取得するようGPTに指示することも可能です。カスタムGPTツールの開発:
「EyeTeacher」は選択された臨床指針から質問を生成する教育ツールです。「EyeAssistant」は臨床ガイドラインにチューニングされた臨床的な問い合わせに答えるアシスタントです。「The GPT for GA」は、GPTにアップロードされた査読済みの文書から情報を取得して、地理的萎縮（GA）の現在の管理に関する概要を臨床医に提供します。評価プロセス:
評価プロセスでは、事実の正確性、理解、一貫性、知識の回想、推論、害の可能性、関連性など、複数の評価指標を用いてレスポンスが評価されます。これらの指標を用いて、人間の専門家による回答とLLMの回答が比較されました。
プライバシーと責任の観点からの評価:
LLMの使用における安全性と責任を維持するために、モデルが幻覚を避け、その限界を認識するようにする必要があります。AnthropicがリリースしたClaude 2.1のように、モデルは「正直さ」が高められ、幻覚の数が半減し、知識が不足している場合には回答を控える回数が増えています。また、Almanacモデルは、リアルタイムのインターネット検索取得や計算機の使用によって事実性が向上し、カスタム指示によって回答の完全性と安全性が改善されています。
これらのツールは、臨床実践におけるプライバシーと責任の観点からも評価されており、信頼できる情報源の使用により誤った情報の提供や不正確さを減らすことができるため、LLMの安全性を高めることができます。また、モデル開発企業は、これらの問題に対処するために、より高いレベルの「正直さ」を持つモデルを開発していることが示されています。
Q4 本研究の成果と限界について、詳しく説明してください。
この研究では、医療教育、ワークフローの改善、臨床支援といった分野でカスタムGPTの革新的な使用が試みられ、かなりの可能性が示されました。特に、「EyeTeacher」という教育用のカスタムGPTでは、糖尿病性黄斑浮腫に関する選択式の質問を提示し、学生が回答を選ぶと、正しい答えがなぜ正しいのか、そして各誤答がなぜ間違っているのかを説明する手法が取り入れられています。このアプローチは、正しい答えを単に暗記するのではなく、それぞれの選択肢に対する理論的背景を理解することを促進するため、重要です。また、カスタムGPTは、ユーザーの経験レベルに応じて質問の難易度を調整するよう指示されています。
一方で、医療分野での大規模言語モデル（LLM）の使用には、幻覚を避け、限界を認識するモデルが必要です。AnthropicがリリースしたClaude 2.1や、事実を重視したAlmanacなどのモデルが開発されており、これらは幻覚を減らし、知識の欠如による回答を避けることが報告されています。
しかし、モデルと回答を評価する公式のコンセンサスはまだ存在せず、LLMが医学試験の質問に答えたり、医学文献を要約する能力を評価する研究から洞察を得ることができます。事実的正確さだけでなく、理解、一貫性、知識の想起、推論、害の可能性、関連性など、複数の評価指標を通じて回答が評価されます。また、LLMの回答はこれらの評価指標を使用して人間の専門家と比較され、一部のレビューアは人間の専門家よりもLLMの回答を好むことがわかっています。
安全性と説明責任の維持に関しては、医療分野でのLLMの普及が増えるにつれて、使用から生じる不利益に対する責任を誰が負うべきかという重要な問題が提起されています。既存の法的枠組みの中では、臨床医が最終的に患者の結果に対する責任を負います。効果と安全性が厳格に検証されるまで、臨床医は他の医療ツールと同様の注意を払うべきです。また、データのプライバシーが医療分野では極めて重要であり、患者情報をLLMに入力する際には、その情報がプライベートに保たれる方法を考慮する必要があります。
カスタムGPTの利用には固有の限界もあります。たとえば、臨床アシスタントとして機能する「EyeAssistant」は、同じ臨床ガイドラインを提供されていますが、異なるカスタム指示により異なる使用例とユーザーエクスペリエンスを提供します。ユーザーはアシスタントと対話し、臨床ガイドラインからのドメイン固有の知識を得ることができます。信頼性を向上させるために、GPTにカスタム指示を含めて、提供された情報が答えを生成するのに十分でない場合には、さらなる明確化を求めるようにすることができます。
この研究は、カスタムGPTの使用が医療分野でどのように役立つかを示していますが、それらのツールの固有の限界を認識し、責任を持って効果的に使用することが重要です。
Q5 本研究で何を明らかにしたか、詳しく説明してください。
お問い合わせの内容に基づいて、具体的な研究成果や新しい知見についての情報は提供されていません。提供された参照文献リストからは、各研究論文や記事のタイトルや出版年、出版社、DOIなどの情報を得ることができますが、これらの文献がどのような新しい知見や結果を報告しているのかについての詳細は、それぞれの文献を実際に読み込む必要があります。
ただし、文献リストに含まれるトピックスを見る限り、以下のような研究分野や議論が含まれていることが推測できます：
大規模言語モデル（Generative AI）、特にChatGPTなどのモデルの医療分野での応用とそれに伴う規制監督の必要性（Meskó B, Topol EJ; Reddy S; Harrer S）
地理的萎縮の治療における補体阻害剤の利用（Chew EY）
眼科学における大規模言語モデルの臨床応用と課題（Tan TF, Thirunavukarasu AJ, Campbell JP, et al.）
医療情報の要約における大規模言語モデルの評価（Tang L, Sun Z, Idnay B, et al.）
AIによる医療アドバイスの生成とその問題点（Haupt CE, Marks M）
エビデンスベースメディシンの新しいアプローチと課題（Masic I, Miokovic M, Muhamedagic B）
臨床ガイドラインの潜在的な利益、限界、および害（Woolf SH, Grol R, Hutchinson A, et al.）
ChatGPTとのプロンプトエンジニアリングを強化するためのプロンプトパターンカタログ（White J, Fu Q, Hays S, et al.）
大規模言語モデルの出現する能力（Wei J, Tay Y, Bommasani R, et al.）
情報検索を強化した生成（retrieval-augmented generation）についての説明（Martineau K, IBM Research Blog）
COVID-19とCOVID-19ワクチンに関する黒人学部生のコミュニケーションと生物学教育の経験についての探求（Bowen CD, Summersill AR, Google AN, et al.）
これらのトピックスは、医療におけるAIの利用、特に大規模言語モデルの倫理的使用、エビデンスベースメディシン、臨床ガイドラインの開発、教育方法論、および公衆衛生コミュニケーションに関連するものです。それぞれの文献を詳細にレビューすることで、具体的な新しい知見や研究結果についての理解を深めることができるでしょう。
Q6 本研究で用いたデータセットを網羅的に列挙し、名前やURLなどがあればそれらも含めて詳しく説明してください。
この研究の文脈に基づいて、使用されたデータセットのリストとそれらの詳細については、提供された情報だけでは特定することができません。研究論文の全文を参照する必要がありますが、その全文はここには含まれていません。したがって、研究で使用されたデータセットについての詳細な情報を提供することはできません。
しかし、一般的な知識に基づいて、大規模な言語モデルを医療分野で使用する際には、以下のようなデータセットが利用される可能性があります：
PubMedやClinicalTrials.govなどの医療文献データベース - これらのデータベースは、医学的な研究論文や臨床試験の結果を提供し、言語モデルのトレーニングやバリデーションに使用されることがあります。PubMedにアクセスするには、https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ を、ClinicalTrials.govにアクセスするには、https://clinicaltrials.gov/ を使用します。
MIMIC（Medical Information Mart for Intensive Care） - MIMICは、集中治療患者の匿名化された臨床データセットで、言語モデルのトレーニングに使用されることがあります。アクセスするには、特定の要件を満たし、アクセス許可を取得する必要があります。詳細は https://mimic.physionet.org/ を参照してください。
GenBankやUniProtなどの生物情報学データベース - これらのデータベースは、遺伝子やタンパク質の配列情報を提供し、バイオメディカルな言語モデルのトレーニングに利用されることがあります。GenBankにアクセスするには https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/ 、UniProtにアクセスするには https://www.uniprot.org/ を使用します。
構造化されていないテキストデータ - 電子健康記録（EHR）や医療論文の抜粋など、構造化されていないテキストデータも、言語モデルのトレーニングや評価に利用されることがあります。
研究でどのように使用されたかについては、データセットがモデルのトレーニング、バリデーション、テストの各段階で使用されたか、あるいは特定の臨床的な質問に答えるための知識ベースとして機能したかなど、論文の内容によって異なります。各データセットの具体的な使用法については、論文の方法論セクションを参照する必要があります。
7 本研究を特徴づけるキーワードを日本語で提案し、ハッシュタグとして列挙してください。（５個程度）