Fugu-MT 論文翻訳(概要): ChatGPT Makes Medicine Easy to Swallow: An Exploratory Case Study on Simplified Radiology Reports

論文の概要: ChatGPT Makes Medicine Easy to Swallow: An Exploratory Case Study on Simplified Radiology Reports

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14882v1
Date: Fri, 30 Dec 2022 18:55:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-02 15:19:37.403622
Title: ChatGPT Makes Medicine Easy to Swallow: An Exploratory Case Study on Simplified Radiology Reports
Title（参考訳）: chatgptは薬を飲みやすくする: 簡易放射線医学レポートの探索的ケーススタディ
Authors: Katharina Jeblick, Balthasar Schachtner, Jakob Dexl, Andreas Mittermeier, Anna Theresa St\"uber, Johanna Topalis, Tobias Weber, Philipp Wesp, Bastian Sabel, Jens Ricke, Michael Ingrisch
Abstract要約: ChatGPTは、人間らしく本物に見えるテキストを生成することができる言語モデルである。われわれは,ChatGPTにより簡易化された放射線学報告の質を評価するために,15名の放射線科医に依頼した。ほとんどの放射線学者は、単純化された報告は実際正しいものであり、完全なものであり、患者にとって有害ではないことに同意した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4194454151396506
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The release of ChatGPT, a language model capable of generating text that appears human-like and authentic, has gained significant attention beyond the research community. We expect that the convincing performance of ChatGPT incentivizes users to apply it to a variety of downstream tasks, including prompting the model to simplify their own medical reports. To investigate this phenomenon, we conducted an exploratory case study. In a questionnaire, we asked 15 radiologists to assess the quality of radiology reports simplified by ChatGPT. Most radiologists agreed that the simplified reports were factually correct, complete, and not potentially harmful to the patient. Nevertheless, instances of incorrect statements, missed key medical findings, and potentially harmful passages were reported. While further studies are needed, the initial insights of this study indicate a great potential in using large language models like ChatGPT to improve patient-centered care in radiology and other medical domains.
Abstract（参考訳）: chatgptは、人間らしく本物に見えるテキストを生成することができる言語モデルであり、研究コミュニティを超えて大きな注目を集めている。 ChatGPTの説得力のあるパフォーマンスは、ユーザがそれをさまざまなダウンストリームタスクに適用するインセンティブを与え、そのモデルに独自の医療報告を簡素化するよう促すことを期待する。この現象を調査するために,探索的なケーススタディを行った。アンケート調査では15名の放射線科医に対して,chatgptにより簡易化された放射線検査の質を評価するように依頼した。ほとんどの放射線科医は、単純化された報告は実際に正確であり、完全であり、患者に有害ではないことに同意した。それでも、誤記、重要な医学所見の欠如、潜在的に有害な経過が報告された。さらなる研究が必要であるが、この研究の最初の洞察は、ChatGPTのような大きな言語モデルを用いて、放射線学やその他の医学領域における患者中心のケアを改善する大きな可能性を示している。

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