論文の概要: Advice for Diabetes Self-Management by ChatGPT Models: Challenges and Recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07931v1
- Date: Tue, 14 Jan 2025 08:32:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-15 13:25:25.523552
- Title: Advice for Diabetes Self-Management by ChatGPT Models: Challenges and Recommendations
- Title（参考訳）: ChatGPTモデルによる糖尿病セルフマネジメントのアドバイス:課題と勧告
- Authors: Waqar Hussain, John Grundy,
- Abstract要約: 糖尿病患者に対するChatGPT 3.5および4の反応について検討した。
以上の結果から,精度と埋込バイアスの相違が判明した。
本稿では,病原性外部記憶を迅速に評価し,組み込むコモンセンス評価層を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.321186293298159
- License:
- Abstract: Given their ability for advanced reasoning, extensive contextual understanding, and robust question-answering abilities, large language models have become prominent in healthcare management research. Despite adeptly handling a broad spectrum of healthcare inquiries, these models face significant challenges in delivering accurate and practical advice for chronic conditions such as diabetes. We evaluate the responses of ChatGPT versions 3.5 and 4 to diabetes patient queries, assessing their depth of medical knowledge and their capacity to deliver personalized, context-specific advice for diabetes self-management. Our findings reveal discrepancies in accuracy and embedded biases, emphasizing the models' limitations in providing tailored advice unless activated by sophisticated prompting techniques. Additionally, we observe that both models often provide advice without seeking necessary clarification, a practice that can result in potentially dangerous advice. This underscores the limited practical effectiveness of these models without human oversight in clinical settings. To address these issues, we propose a commonsense evaluation layer for prompt evaluation and incorporating disease-specific external memory using an advanced Retrieval Augmented Generation technique. This approach aims to improve information quality and reduce misinformation risks, contributing to more reliable AI applications in healthcare settings. Our findings seek to influence the future direction of AI in healthcare, enhancing both the scope and quality of its integration.
- Abstract（参考訳）: 高度な推論能力、広範な文脈理解能力、堅牢な質問応答能力を考えると、医療管理研究において大きな言語モデルが注目されている。
広範囲にわたる医療調査を扱うにもかかわらず、これらのモデルは糖尿病のような慢性疾患に対して正確かつ実践的なアドバイスを提供する上で、重大な課題に直面している。
糖尿病患者の質問に対するChatGPT 3.5および4の反応を評価し,その深度と,糖尿病自己管理に対する個人的・文脈特異的なアドバイスを提供する能力を評価する。
本研究は,高度なプロンプト技術によって活性化されない限り,適切なアドバイスを提供する際のモデルの限界を強調し,精度と組込みバイアスの相違を明らかにした。
さらに、どちらのモデルも、必要な明確化を求めることなくアドバイスを提供することがしばしばあり、これは潜在的に危険なアドバイスをもたらす可能性があるプラクティスである。
このことは、臨床環境での人間の監視なしに、これらのモデルの限られた実用的効果を裏付けるものである。
これらの課題に対処するため,我々は,先進的な検索拡張生成技術を用いて,疾患固有の外部メモリの迅速な評価と実装を行うコモンセンス評価層を提案する。
このアプローチは、情報品質を改善し、誤った情報リスクを低減することを目的としており、医療設定におけるより信頼性の高いAIアプリケーションに寄与する。
我々の発見は、医療におけるAIの今後の方向性に影響を与え、その統合の範囲と品質の両方を高めることを目指している。
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