検査と技術52巻2号

2024年02月発行

FOCUS

大規模言語モデルChatGPTと臨床検査

著者： 平岡悠¹²

所属機関： ¹大阪大学大学院医学系研究科放射線統合医学講座放射線医学 ²株式会社GramEye

ページ範囲：P.116 - P.118

文献概要

はじめに

　筆者は現在，大阪大学医学部附属病院で医師として勤務をしています．学生時代から研究の分野でAI（artificial intelligence）に触れる機会が非常に多く，毎日徹夜でコードを書く日々を続けてきました．当時は画像認識に関わるAIの進化が凄まじく，専門家と比べても遜色のない精度を誇る画像認識手法が次々と開発されていきました．それ以来，現在も，微生物検査グラム染色の染色から顕微鏡撮影，AI判定を完全自動化する医療機器の開発を続けております．画像認識AIについては，研究レベルであったものが，社会の受け入れも含めて実臨床運用に近づいてきたように感じています．

　筆者も当時，文章を扱うAIも触っておりましたが，Attentionという手法の登場から膨大なテキストデータを効率よく学習することが可能になり，ChatGPTをはじめとした大規模言語モデルに革命的な進歩がみられました．本稿では，大規模言語モデルの説明から，臨床検査で想定される活用法などについて記載してみたいと思います．

参考文献

1）Cadamuro J, et al. Potentials and pitfalls of ChatGPT and natural-language artificial intelligence models for the understanding of laboratory medicine test results. An assessment by the European Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (EFLM) Working Group on Artificial Intelligence (WG-AI). Clin Chem Lab Med. 2023; 61: 1158-1166.