千葉大学病院とOPQRST社、AIで生成した臨床ビネットとダイアログの精度向上に共同研究開始

千葉大学医学部附属病院は、AIで生成した臨床ビネットとダイアログの精度向上を目指して、千葉大学発のスタートアップOPQRST社との共同研究を5月1日から開始した。

さまざまな症例をあらかじめ定義された形式や構造で整理した「臨床ビネット」と、医師と患者の対話データ「臨床ダイアログ」を、ChatGPTなどの「大規模言語モデル（LLM）」で生成し、医療現場の教育や研究での活用、臨床現場での実用化を目指している。

LLMで生成したデータは、医師や学生たちの診療技術やコミュニケーションスキル向上に有用な教育資材となることが期待されている一方で、その精度をいかに高めていくかが課題となっている。

今回の研究では、同病院での総合診療医の問診スキルや経験、OPQRST社のダイアログ生成のノウハウを活かして、精度向上の方法論を探求していく。

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