論文の概要: Measuring the practice of shared-decision making (OPTION12): An Investigation into Open-sourced Smaller LLMs (OS-sLLMs) for Better Privacy and Sustainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.06127v2
• Date: Thu, 09 Jul 2026 11:02:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-10 14:45:27.263167
• Title: Measuring the practice of shared-decision making (OPTION12): An Investigation into Open-sourced Smaller LLMs (OS-sLLMs) for Better Privacy and Sustainability
• Title（参考訳）: 共有意思決定の実践測定(OPTION12):プライバシーと持続性向上のためのオープンソース小型LCM(OS-sLLM)の検討
• Abstract要約: 本稿では, オブザーバOPTION12フレームワークを用いた共有意思決定(SDM)の自動評価のための, オープンソースの小型言語モデル (OS-sLLMs) について検討する。 発達段階のパイロット研究において,3つの一般ドメインと2つの医療ドメインOS-sLLMを評価した。 その結果、一般ドメインモデルは、幻覚と命令追従の失敗を示す医療ドメインモデルよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.69093422708825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present LLM4SDM, the first study of open-source smaller language models (OS-sLLMs) for automated assessment of shared decision making (SDM) using the Observer OPTION12 framework. Unlike previous work that relies on large commercial models and the shorter OPTION5 instrument, our study focuses on privacy-preserving locally deployable models and Dutch melanoma consultation transcripts. Using expert-annotated clinical consultations, we evaluate three general-domain and two medical-domain OS-sLLMs during a development-phase pilot study. Results show that general-domain models outperform medical-domain models, which exhibit substantial hallucination and instruction-following failures. Gemma3:12b achieves the strongest agreement with human annotations (Pearson r=0.51, Spearman \r{ho}=0.59). Item-level and qualitative analyses reveal systematic challenges related to temporal discourse reasoning, conversational role attribution, and evidence grounding. We further introduce a Judge-LLM consensus framework designed to support disagreement resolution among multiple models. Our findings suggest that while current OS-sLLMs cannot replace human annotators, they offer a promising foundation for privacy-preserving human-in-the-loop SDM assessment.
• Abstract（参考訳）: LLM4SDM は Observer OPTION12 フレームワークを用いた共有意思決定(SDM)の自動評価のための,オープンソースの小型言語モデル (OS-sLLM) の最初の研究である。 大規模な商用モデルとOPTION5の短い機器による以前の研究とは異なり、我々はプライバシ保存型ローカルデプロイモデルとオランダのメラノーマ相談書に焦点をあてた。 3つの一般ドメインと2つの医療ドメインOS-sLLMを発達段階のパイロット研究で評価した。 その結果、一般ドメインモデルは、幻覚と命令追従の失敗を示す医療ドメインモデルよりも優れていることがわかった。 Gemma3:12bは人間のアノテーションとの最も強い合意(Pearson r=0.51, Spearman \r{ho}=0.59)を達成している。 項目レベルおよび質的分析は、時間的談話推論、会話的役割帰属、根拠となる証拠に関連する体系的な課題を明らかにする。 さらに、複数のモデル間の不一致解決をサポートするために設計されたジャッジ・LLMコンセンサスフレームワークを導入する。 以上の結果から,現在のOS-sLLMは人間のアノテータを置き換えることはできないが,プライバ保護によるSDM評価のための有望な基盤を提供する可能性が示唆された。

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