論文の概要: From Knowledge Generation to Knowledge Verification: Examining the BioMedical Generative Capabilities of ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14714v2
• Date: Sun, 23 Mar 2025 16:02:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:32:34.108062
• Title: From Knowledge Generation to Knowledge Verification: Examining the BioMedical Generative Capabilities of ChatGPT
• Title（参考訳）: 知識生成から知識検証へ:ChatGPTの生医学的生成能力の検討
• Authors: Ahmed Abdeen Hamed, Alessandro Crimi, Magdalena M. Misiak, Byung Suk Lee,
• Abstract要約: 本手法は, 疾患中心の関連性の生成と関連性検証という2つのプロセスから構成される。 選択したLSMとしてChatGPTを用いて,疾患と関連する薬物,症状,遺伝子との連携を確立するために,迅速なエンジニアリングプロセスを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.6537455491436
• License:
• Abstract: The generative capabilities of LLM models offer opportunities for accelerating tasks but raise concerns about the authenticity of the knowledge they produce. To address these concerns, we present a computational approach that evaluates the factual accuracy of biomedical knowledge generated by an LLM. Our approach consists of two processes: generating disease-centric associations and verifying these associations using the semantic framework of biomedical ontologies. Using ChatGPT as the selected LLM, we designed prompt-engineering processes to establish linkages between diseases and related drugs, symptoms, and genes, and assessed consistency across multiple ChatGPT models (e.g., GPT-turbo, GPT-4, etc.). Experimental results demonstrate high accuracy in identifying disease terms (88%-97%), drug names (90%-91%), and genetic information (88%-98%). However, symptom term identification was notably lower (49%-61%), due to the informal and verbose nature of symptom descriptions, which hindered effective semantic matching with the formal language of specialized ontologies. Verification of associations reveals literature coverage rates of 89%-91% for disease-drug and disease-gene pairs, while symptom-related associations exhibit lower coverage (49%-62%).
• Abstract（参考訳）: LLMモデルの生成能力は、タスクを加速する機会を提供するが、それらが生み出す知識の信頼性に対する懸念を引き起こす。 これらの問題に対処するため, LLM が生医学的知識の事実的正確性を評価する計算手法を提案する。 本手法は, 疾患中心の関連性の生成と, 生医学的オントロジーの意味的枠組みを用いた関連性検証という2つのプロセスから構成される。 選択したLSMとしてChatGPTを用いて,疾患と関連する薬物,症状,遺伝子との連携を確立するための即時エンジニアリングプロセスを設計し,複数のChatGPTモデル(例えば,GPT-turbo,GPT-4など)の一貫性を評価した。 実験の結果、疾患の用語(88%-97%)、薬物名(90%-91%)、遺伝情報(88%-98%)の同定において高い精度が示された。 しかし、症状項の識別は、形式的オントロジの形式的言語との効果的なセマンティックマッチングを阻害する症状記述の形式的かつ冗長な性質のため、顕著に低かった(49%-61%)。 関連性の検証では、病原体と疾患関連遺伝子ペアの文献カバレッジ率は89%～91%であり、症状関連関連関連遺伝子は低いカバレッジ(49%～62%)を示す。

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