論文の概要: Evaluation of ChatGPT-Generated Medical Responses: A Systematic Review and Meta-Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08410v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 15:26:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 09:04:33.853571
• Title: Evaluation of ChatGPT-Generated Medical Responses: A Systematic Review and Meta-Analysis
• Title（参考訳）: ChatGPTによる医療反応の評価 : システムレビューとメタ分析
• Authors: Qiuhong Wei, Zhengxiong Yao, Ying Cui, Bo Wei, Zhezhen Jin, and Ximing Xu
• Abstract要約: ChatGPTのような大規模言語モデルは、医療領域でますます研究されている。 本研究の目的は,ChatGPTの医学的パフォーマンスを評価する上で利用可能な証拠を要約することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.587141771901865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models such as ChatGPT are increasingly explored in medical domains. However, the absence of standard guidelines for performance evaluation has led to methodological inconsistencies. This study aims to summarize the available evidence on evaluating ChatGPT's performance in medicine and provide direction for future research. We searched ten medical literature databases on June 15, 2023, using the keyword "ChatGPT". A total of 3520 articles were identified, of which 60 were reviewed and summarized in this paper and 17 were included in the meta-analysis. The analysis showed that ChatGPT displayed an overall integrated accuracy of 56% (95% CI: 51%-60%, I2 = 87%) in addressing medical queries. However, the studies varied in question resource, question-asking process, and evaluation metrics. Moreover, many studies failed to report methodological details, including the version of ChatGPT and whether each question was used independently or repeatedly. Our findings revealed that although ChatGPT demonstrated considerable potential for application in healthcare, the heterogeneity of the studies and insufficient reporting may affect the reliability of these results. Further well-designed studies with comprehensive and transparent reporting are needed to evaluate ChatGPT's performance in medicine.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデルは、医療分野でますます研究されている。 しかし,評価基準の欠如は,方法論上の矛盾につながっている。 本研究の目的は,ChatGPTの医学的パフォーマンスを評価する上で利用可能な証拠を要約し,今後の研究の方向性を示すことである。 2023年6月15日に「ChatGPT」というキーワードを用いて10の医学文献データベースを検索した。 総計3520の論文が同定され,60の論文がレビュー・要約され,17の論文がメタアナリシスに含まれた。 分析の結果,ChatGPTの総合的統合精度は56% (95% CI: 51%-60%, I2 = 87%) であった。 しかし,研究内容は質問資源,質問・回答プロセス,評価指標によって異なっていた。 さらに、多くの研究は、chatgptのバージョンや各質問が独立に使われたか、繰り返し使用されたかなど、方法論的な詳細を報告できなかった。 以上の結果から,chatgptは医療応用に有意な可能性を示したが,研究の不均一性と報告不足がこれらの結果の信頼性に影響を及ぼす可能性が示唆された。 医学におけるChatGPTの性能を評価するためには、包括的で透明な報告を伴うより優れた研究が必要である。

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