論文の概要: AI as a Medical Ally: Evaluating ChatGPT's Usage and Impact in Indian Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15605v1
• Date: Sun, 28 Jan 2024 08:20:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 17:40:40.201506
• Title: AI as a Medical Ally: Evaluating ChatGPT's Usage and Impact in Indian Healthcare
• Title（参考訳）: 医療用AI:ChatGPTの使用状況とインド医療への影響評価
• Authors: Aryaman Raina, Prateek Mishra, Harshit goyal, Dhruv Kumar
• Abstract要約: 本研究では、インドの医療分野におけるChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の統合と影響について検討する。 以上の結果から, 医療専門家は医療教育においてChatGPTを重んじるが, 信頼性, プライバシ, 医療基準による相互検証の必要性から注意を喚起する。 一般ユーザーは医療におけるAIインタラクションの好みを示すが、正確性や信頼に関する懸念は続く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.259877069661293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study investigates the integration and impact of Large Language Models (LLMs), like ChatGPT, in India's healthcare sector. Our research employs a dual approach, engaging both general users and medical professionals through surveys and interviews respectively. Our findings reveal that healthcare professionals value ChatGPT in medical education and preliminary clinical settings, but exercise caution due to concerns about reliability, privacy, and the need for cross-verification with medical references. General users show a preference for AI interactions in healthcare, but concerns regarding accuracy and trust persist. The study underscores the need for these technologies to complement, not replace, human medical expertise, highlighting the importance of developing LLMs in collaboration with healthcare providers. This paper enhances the understanding of LLMs in healthcare, detailing current usage, user trust, and improvement areas. Our insights inform future research and development, underscoring the need for ethically compliant, user-focused LLM advancements that address healthcare-specific challenges.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、インドの医療分野における大規模言語モデル(LLM)の統合と影響について検討する。 本研究は, 一般ユーザと医療専門家の双方を対象に, 調査, インタビューを行った。 以上の結果から,医療専門家はchatgptを医療教育と予備臨床で評価するが,信頼性,プライバシ,医療基準との相互検証の必要性などの懸念から注意を要することが明らかとなった。 一般ユーザーは医療におけるAIインタラクションの好みを示すが、正確性や信頼に関する懸念は続く。 この研究は、人間の医療専門知識を補完し、置き換えるのではなく、これらの技術の必要性を強調し、医療提供者との共同開発の重要性を強調している。 本稿では、医療におけるllmの理解を深め、現在の利用状況、ユーザ信頼、改善領域を詳述する。 我々の洞察は、倫理に準拠し、医療固有の課題に対処する、ユーザー中心のLCMの進歩の必要性を、将来の研究と開発に示します。

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