診療ガイドライン作成にAI活用で作業時間を9割短縮。千葉大学研究チームが発表

最終更新日:2024/07/17

LLM活用で医療従事者の負担軽減

千葉大学とシンガポール大学の研究チームは、ChatGPTなどのLLMを活用した効率的な文献スクリーニング方法を使用することで、通常かかる医学文献検索の時間を10分の1まで以下に短縮できる研究結果を発表しました。

このニュースのポイント

千葉大ら、ChatGPTなどのLLMを活用した効率的な文献スクリーニング方法で、医学文献検索の時間を10分の1以下まで短縮
医療従事者が作成する診療ガイドラインには多くの人手や時間が必要で、労働負担を減らすことが重要な課題
LLMの改良版が登場することで、精度が向上する見通しであり、医学分野においても活用が期待

千葉大学医学部附属病院救急集中治療医学の大網毅彦講師と同大学院医学研究院の中田孝明教授、国立シンガポール大学の岡田遥平研究員らの研究チームは、ChatGPTなどのLLMを使用して医学文献を分析し、診療ガイドライン作成に必要な情報を高い精度で見つけ出せることを発表しました。同時に、医学文献検索にかかる膨大な作業時間を従来の方法の10分の1以下まで短縮できることもわかりました。

医師や看護師などの医療従事者が中心となって作成する診療ガイドラインの作成には多くの人手や時間が必要です。一方、現在は医師の働き方改革が進められており、医療従事者の労働負担を減らすことが重要な課題となっています。

そこで、ChatGPTなどのLLMを活用することで、特に大変な作業の一つであるシステマティックレビューの効率化を検討する運びとなりました。今回の研究では、日本版敗血症ガイドラインの作成におけるLLMを用いた文献スクリーニングの精度と効率性の評価を行いました。

LLMの文献スクリーニングの正確性を評価するために、本研究では、従来の方法と比較して感度や特異度を計算し、作業時間も比較しています。その結果、LLMを用いた文献スクリーニングは、2〜4人のガイドラインメンバーが人力で文献スクリーニングを行う従来の方法では17.2分かかっていた100件の文献スクリーニング時間を、約1.3分に短縮できました。

今回の結果から、LLMを利用した文献スクリーニングは正確性が高いことが示され、時間短縮にも成功しています。新しい方法はシステマティックレビューの効率向上と作業負担の軽減に役立つ可能性があり、今後LLMの改良版が登場することで、更なる精度の向上や医学分野での活用が期待されます。

出典：PR TIMES

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