USMLEにおけるChatGPTの性能:大規模言語モデルを用いたAI支援医学教育の可能性【JST・京大機械翻訳】

Kung, T. H.; Cheatham, M.; Medinilla, A.; ChatGPT,; Sillos, C.; De Leon, L.; Elepano, C.; Madriaga, M.; Aggabao, R.; Diaz-Candido, G.; Maningo, J.; Tseng, V.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202302203034014868 整理番号：22P0931374

USMLEにおけるChatGPTの性能:大規模言語モデルを用いたAI支援医学教育の可能性【JST・京大機械翻訳】

Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-Assisted Medical Education Using Large Language Models

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資料名：
発行年： 2022年12月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年12月21日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

3つの試験:ステップ1,ステップ2CK,およびステップ3から成る米国医学リセシングエクスム(USMLE)に関するChatGPTと呼ばれる大規模言語モデルの性能を評価した。ChatGPTは,特別な訓練または強化なしで,3つの試験すべてに対して通過閾値の近くまたは近くで実行した。さらに,ChatGPTは,その説明において高レベルの一致と洞察を示した。これらの結果は,大きな言語モデルが医学教育の支援と潜在的に臨床意思決定を支援する可能性があることを示唆する。【JST・京大機械翻訳】

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医用情報処理

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