論文の概要: ChatGPT and post-test probability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12188v5
• Date: Sat, 20 Jul 2024 00:54:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 05:16:55.022299
• Title: ChatGPT and post-test probability
• Title（参考訳）: ChatGPTとポストテスト確率
• Authors: Samuel J. Weisenthal,
• Abstract要約: われわれはChatGPTにベイズ規則の医学的診断方法の例を挙げる。 医療変数名の導入は,ChatGPTが犯す誤りの数の増加につながることを示す。 感度と特異性に関する最近の解説を踏まえて,本研究の結果について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning-based large language models, such as ChatGPT, are believed to have potential to aid human experts in many domains, including healthcare. There is, however, little work on ChatGPT's ability to perform a key task in healthcare: formal, probabilistic medical diagnostic reasoning. This type of reasoning is used, for example, to update a pre-test probability to a post-test probability. In this work, we probe ChatGPT's ability to perform this task. In particular, we ask ChatGPT to give examples of how to use Bayes rule for medical diagnosis. Our prompts range from queries that use terminology from pure probability (e.g., requests for a posterior of A given B and C) to queries that use terminology from medical diagnosis (e.g., requests for a posterior probability of Covid given a test result and cough). We show how the introduction of medical variable names leads to an increase in the number of errors that ChatGPT makes. Given our results, we also show how one can use prompt engineering to facilitate ChatGPT's partial avoidance of these errors. We discuss our results in light of recent commentaries on sensitivity and specificity. We also discuss how our results might inform new research directions for large language models.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような強化学習に基づく大規模言語モデルは、医療を含む多くの分野の人間専門家を支援する可能性があると考えられている。 しかし、ChatGPTが医療において重要なタスクを遂行する能力についてはほとんど研究されていない。 このタイプの推論は、例えば、テスト前確率をテスト後確率に更新するために使用される。 本研究では,ChatGPTのタスク実行能力について検討する。 特に、ChatGPTにベイズ規則の医学的診断の使い方を例示するよう依頼する。 我々のプロンプトは、純粋確率(例えば、与えられたBとCの後続確率の要求)から用語を使用するクエリ(例えば、テスト結果が与えられたCovidの後続確率の要求)まで様々です。 医療変数名の導入は,ChatGPTが犯す誤りの数の増加につながることを示す。 また,この結果から,ChatGPTがエラーを部分的に回避する上で,プロンプトエンジニアリングをどのように利用できるかを示す。 感度と特異性に関する最近の解説を踏まえて,本研究の結果について論じる。 また、我々の研究成果が大規模言語モデルの新たな研究方向性にどう影響するかについても論じる。

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