Large language models in simplifying radiological reports: systematic review

Large language models in simplifying radiological reports: systematic review

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（総説・原著論文などの種別や掲載誌など）：
  本研究はシステマティックレビュー（Systematic Review）というタイプの論文です。掲載ジャーナルや情報は文中には記載されていません。

• 本研究の背景と関連研究：
  医療情報を患者にわかりやすく提供することは、特に放射線学の報告書の場合には難しいとされています。患者は放射線画像の報告書を自分でアクセスすることができますが、一般の患者にとっては理解しにくいことが多いです。過度に専門的な医学用語を使用することは、患者の不安を引き起こしたり、彼らの状態を誤解させることにつながることがあります。このような問題を解決するために、本研究では患者教育や人工知能（AI）に関連した研究を参考にしながら、大規模な言語モデル（Large Language Models, LLM）を使用して、放射線画像の報告書を簡略化する方法や、患者からの放射線手術に関する質問に回答する方法に焦点を当てています。

• 本研究の目的とその重要性：
  本研究の目的は、大規模な言語モデル（LLM）を利用した患者教育と放射線画像の報告書や手術の簡略化に関する研究を体系的に調査することです。患者が医療情報をより理解しやすくする手段を提供する可能性があり、その点において重要とされています。現在の医療の実践における課題や患者へのアクセスの不足を示しており、この問題に対する解決方法を見つけることが重要です。

• 本研究で用いた材料やデータの詳細：
  本研究では、2023年5月から2023年11月までに発表された8つの研究を参考にしました。メインのツールとしては、大規模な言語モデル（LLM）の一つであるChatGPTが使用され、放射線画像の報告書の簡略化や患者への回答に利用されました。

• 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、大規模な言語モデル（LLM）が放射線画像の報告書や手術の簡略化に利用できることを明らかにしました。具体的には、LLMが報告書を簡略化するために使用され、生成された報告書が患者にとって理解しやすくなることを示しました。また、LLMが患者からの質問に回答するためにも使用され、患者にとって役立つ情報を提供できることを示しました。

• 本研究の有効性はどのように検証した？
  本研究では、複数の研究においてLLMの応用が実証されています。これらの研究では、GPT-3.5やGPT-4といったLLMを使用し、簡略化された報告書の品質や患者の理解に関する評価が行われています。また、いくつかの研究では、患者自身による評価も行われており、患者の理解を向上させる効果が示されています。