最近、ある研究により、小児医療診断における ChatGPT-4 の限界が明らかになりました。その結果、精度はわずか 17% であり、一般的な医療ケースでの精度よりも低いことがわかりました。これは、医療分野における人工知能の応用についてさらに考えるきっかけとなり、人間の専門的経験の重要性も浮き彫りになりました。研究者らはまた、モデルのトレーニングデータを改善し、より正確な医学文献を提供することで、小児科診断におけるChatGPTの精度が向上することが期待されると指摘した。
最新の研究では、小児医療症例におけるChatGPT-4の精度はわずか17％であり、そのパフォーマンスは昨年の一般医療症例よりも悪いと指摘しています。研究者らは、トレーニングと正確な医学文献の提供を通じて、ChatGPTの小児診断精度の向上が期待できると提案した。この研究は、人間の小児科医の医学における臨床経験のかけがえのなさを浮き彫りにしています。 100 件のケースのうち、モデルが正しく診断したのは 17 件のみで、エラーの大部分は同じ臓器系に集中していました。特定の医療データを用いたトレーニングにより、小児疾患に対する大規模言語モデルチャットボットの診断精度の向上が期待されます。今回の研究結果は、人工知能技術が急速に発展しているにもかかわらず、医療など高度な専門性と経験的判断が求められる分野では、依然として慎重に適用し、人工知能の役割を十分に発揮する必要があることを思い出させます。人間の専門家。将来的には、人工知能テクノロジーと人間の専門知識をどのようにより適切に組み合わせるかが、医療分野における継続的な探求にとって重要な方向性となるでしょう。