Beyond the Hype: Assessing the Performance, Trustworthiness, and Clinical Suitability of GPT3.5

Beyond the Hype: Assessing the Performance, Trustworthiness, and Clinical Suitability of GPT3.5

1. 本研究の学術的な背景と研究が解決する問題は何ですか？
==> 大規模言語モデルの医療現場での活用には、実用性と信頼性についての問題があります。そのため、本研究では、GPT3.5モデルの医療画像プロトコル割り当てにおける精度と信頼性を評価する手法を提案しています。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
==> 本研究の目的は、GPT3.5モデルを用いる医療現場における信頼性と安全性を評価することです。本研究での独自性は、GPT3.5の単なる精度評価にとどまらず、意思決定プロセスに関する信頼性も評価している点にあります。

3. 研究の着想を得た経緯や、関連する国内外の研究動向とは何ですか？
==> 最近の研究では、大規模言語モデルを医療分野の画像解析に応用することが注目されています。本研究では、医療現場におけるGPT3.5モデルの安全性と信頼性を評価する手法を提唱しています。

4. 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、GPT3.5モデルとfine-tuned BERTモデル、放射線科医による画像プロトコル割り当ての比較を行いました。その結果、GPT3.5の性能はBERTモデルや放射線科医に比べて低かったものの、決定の説明方法、関連キーワードの特定、モデルのカリブレーションにおいて、BERTモデルよりも優れていることがわかりました。また、GPT3.5の意思決定プロセスを放射線科医が解釈し、その信頼性を評価しました。GPT3.5の説明が不適切だった場合には、分類ミスに関する問題点も指摘されました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
==> 本研究では、医療現場におけるGPT3.5モデルの信頼性と安全性を評価するために、専門家による分類精度の評価や、放射線科医による意思決定プロセスの解釈などの実験を行いました。