The performance of AI Chatbot Large Language Models to Address Skeletal Biology and Bone Health Queries

The performance of AI Chatbot Large Language Models to Address Skeletal Biology and Bone Health Queries

以下は、上記の論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものです。解釈の正確性について保証はいたしません。

• 論文タイプ：本研究は原著論文です。掲載誌については明示されていません。

• 本研究の背景と関連研究：本研究では、人工知能（AI）チャットボットの性能に焦点を当てています。AIチャットボットは、ユーザーの問い合わせに人間のような回答を生成するため、医療情報の取得やバイオメディカルに関する質問への対応など、さまざまな分野で利用されています。しかし、これらのモデルのパフォーマンスは分野によって異なる可能性があります。

• 本研究の目的とその重要性：本研究の目的は、AIチャットボットが骨の健康と科学に関する質問に対してどのようなパフォーマンスを示すのかを評価することです。これにより、AIチャットボットが広範囲の理解にどのような影響を与えうるのか、また有効な情報源としての使用法についてのガイドラインを策定する上での考慮事項を明らかにすることを目指しています。

• 本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、3つの大規模言語モデル（LLM）チャットボット（ChatGPT 4.0、BingAI、Bard）を使用しました。これらのチャットボットは、大量のテキストデータセットでトレーニングされたモデルです。具体的なトレーニングデータの詳細は明示されておらず、公的データおよびライセンスされたデータが使用されたとされています。

• 本研究で明らかにした内容：本研究では、骨格生物学や骨の健康に関連する30の質問を3つのLLMチャットボットに投げかけ、その回答の正確性と品質を評価しました。結果として、3つのチャットボットすべてが骨の疾患に関する情報を提供する能力を持っていた一方、品質と関連性にはばらつきがありました。

• 本研究の有効性の検証方法：本研究では、専門家のレビュワーによる評価を行いました。レビュワーによる評価の中央値スコアを使用して、各チャットボットのパフォーマンスを示しました。また、レビュワー間の評価の一致度も評価しました。これにより、評価者間で一定の一致度があることが示されました。