論文の概要: How Reliable AI Chatbots are for Disease Prediction from Patient Complaints?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13219v1
• Date: Tue, 21 May 2024 22:00:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 01:53:42.528896
• Title: How Reliable AI Chatbots are for Disease Prediction from Patient Complaints?
• Title（参考訳）: AIチャットボットは患者からの病気予測にどのように役立つか?
• Authors: Ayesha Siddika Nipu, K M Sajjadul Islam, Praveen Madiraju,
• Abstract要約: 本研究は,AIチャットボット,特にGPT 4.0,Claude 3 Opus,Gemini Ultra 1.0の信頼性を,救急部門における患者の苦情から疾患を予測するために検討した。 結果は、GPT 4.0は数ショットデータの増加で高い精度を達成し、Gemini Ultra 1.0は少ないサンプルで良好に動作し、Claude 3 Opusは一貫性のある性能を維持していることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) chatbots leveraging Large Language Models (LLMs) are gaining traction in healthcare for their potential to automate patient interactions and aid clinical decision-making. This study examines the reliability of AI chatbots, specifically GPT 4.0, Claude 3 Opus, and Gemini Ultra 1.0, in predicting diseases from patient complaints in the emergency department. The methodology includes few-shot learning techniques to evaluate the chatbots' effectiveness in disease prediction. We also fine-tune the transformer-based model BERT and compare its performance with the AI chatbots. Results suggest that GPT 4.0 achieves high accuracy with increased few-shot data, while Gemini Ultra 1.0 performs well with fewer examples, and Claude 3 Opus maintains consistent performance. BERT's performance, however, is lower than all the chatbots, indicating limitations due to limited labeled data. Despite the chatbots' varying accuracy, none of them are sufficiently reliable for critical medical decision-making, underscoring the need for rigorous validation and human oversight. This study reflects that while AI chatbots have potential in healthcare, they should complement, not replace, human expertise to ensure patient safety. Further refinement and research are needed to improve AI-based healthcare applications' reliability for disease prediction.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を活用した人工知能(AI)チャットボットは、患者のインタラクションを自動化し、臨床的意思決定を支援する可能性から、医療分野で勢いを増している。 本研究は,AIチャットボット,特にGPT 4.0,Claude 3 Opus,Gemini Ultra 1.0の信頼性を,救急部門における患者の苦情から疾患を予測するために検討した。 この手法には、病気予測におけるチャットボットの有効性を評価するための数発の学習技術が含まれている。 また、変換器ベースのモデルBERTを微調整し、その性能をAIチャットボットと比較する。 結果は、GPT 4.0は数ショットデータの増加で高い精度を達成し、Gemini Ultra 1.0は少ないサンプルで良好に動作し、Claude 3 Opusは一貫性のある性能を維持していることを示唆している。 しかしBERTのパフォーマンスは、すべてのチャットボットよりも低く、ラベル付きデータに制限があることを示している。 チャットボットの精度は様々だが、いずれも重要な医療的意思決定に十分な信頼性を持たず、厳格な検証と人間の監視の必要性を強調している。 この研究は、AIチャットボットは医療の可能性を秘めているが、患者の安全を確保するために人間の専門知識を補完し、置き換えるべきではないことを反映している。 疾病予測のためのAIベースの医療アプリケーションの信頼性を改善するためには、さらなる改善と研究が必要である。

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