Comparative Analysis of Drug-GPT and ChatGPT LLMs for Healthcare Insights: Evaluating Accuracy and Relevance in Patient and HCP Contexts

Comparative Analysis of Drug-GPT and ChatGPT LLMs for Healthcare Insights: Evaluating Accuracy and Relevance in Patient and HCP Contexts

1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
- 本研究では、医療の文脈で、Generative Pre-trained Transformer (GPT)モデルの3つの解法（Drug-GPT 3、Drug-GPT 4、ChatGPT）を比較し、患者がアトピー性皮膚炎（AD）に関する体験を共有する際のプロンプトに対して、どのモデルが最も正確かつ関連性の高い情報を提供できるかを示すことを目的としています。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？
- 本研究の目的は、医療分野で使用するために、ADに関連するプロンプトに対して、最も適切な情報を提供するGPTモデルを見つけることです。本研究の独自性は、医療従事者や患者から収集されたカスタマイズされたデータセットを使用したDrug-GPT 3およびDrug-GPT 4の専用モデルと、より汎用的なChatGPTのモデルを比較する点です。

3. 本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
- 近年、自然言語処理技術の発展により、医療分野でも自動Q&A（問答）システムの活用が進んでいます。本研究は、患者や医療従事者が使用する自然言語処理に特化したモデルの有用性を調べ、まずDrug-GPT 3およびDrug-GPT 4が提供する結果を重点的に検討しています。

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、医療の文脈で使用するために、3つのGPTモデル（Drug-GPT 3、Drug-GPT 4、ChatGPT）を比較し、ADに関するプロンプトに対応した最適な情報を提供するモデルを見つけることを目的としています。 Drug-GPT 3およびDrug-GPT 4は、患者や医療従事者から収集されたカスタマイズされたデータセットを使用する専用モデルであることが明らかになりました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
- 本研究では、Drug-GPT 3、Drug-GPT 4、ChatGPTの3つのGPTモデルの比較を行い、ADに関するプロンプトに対して最適な情報を提供する最適なモデルを見つけることができました。本研究の有効性は、特定のプロンプトに対して最適な情報を提供するために調査された点にあります。