ChatGPTによる臨床検査技師国家試験正答率の検証 - 市野, 直浩; 土井, 洋輝; 永沢, 大樹; 菊地, 良介; 秋山, 秀彦; 石田, 秀和; 齋藤, 邦明; 坪井, 良樹 (医学検査, 2024)
近年，大規模言語モデル（large language models; LLM）が世界的に様々な分野で注目を集めている。LLMとは，非常に巨大なデータセットとディープラーニング技術を用いて構築された言語モデルである。LLMは，人間に近い流暢な会話が可能であり，自然言語を用いたさまざまな処理を高精度で行えることから，世界中で注目を集めている。本研究では，LLMであるOpenAI社が開発したChatGPTの異なる2つのモデル（GPT-3.5, GPT-4）にて，過去3年間の臨床検査技師国家試験におけるChatGPTの正答率について評価を行った。GPT-3.5による正答率の平均は51.4%であった。一方，GPT-4では79.8%の正答率結果が得られた。本結果より，ChatGPTはこの先医療現場における有効なアドバイザーとして進化する可能性をもつことが示唆された。しかし，今回不正解となった20%の中には，患者を診断する際に誤診につながりかねない回答が含まれており，今後のChatGPTの精度向上は必須と考えられる。今回の検証は，LLMにおけるChatGPTの臨床検査領域での多様な応用の進展に寄与すると考えられ，この先の発展に期待したい。