大規模なクエリレベルのデータに基づく定量的な研究

科学分野:

• 医療技術
• 医療情報学
• 医療における人工知能

背景:

• 生成型人工知能 (GenAI) は医療においてますます採用されていますが,実際の医師の使用はあまり研究されていません.
• 既存の研究は理論的な応用に焦点を当てており,実際の医師のGenAIツールへの関わりには洞察が欠けている.

研究 の 目的:

• GenAIの臨床および研究ワークフローにおける医師の使用パターンを定量的に分析する.
• GenAIの採用における時間的傾向と人口統計学的変化を検証する.
• 医師のGenAIの相互作用に関連した潜在的な患者のプライバシーリスクを評価する.

主な方法:

• 989人の医師から 8ヶ月の間に 10万6942件の質問と答えのペアを集め 分析しました
• 主題分類を用いて,一般的な使用事例とその進化を特定した.
• プライバシーリスクを評価するためのクエリで個人情報を検出するための敏感度分類器を開発しました.

主要な成果:

• 医師は主に臨床 (12.25%) よりも医学研究 (60.2%) でGenAIを使用しています.
• 医療関連のクエリは,特に最初の使用シーケンスの中で,時間とともに増加しました.
• 重要な人口統計的差異が観察されました.女性と若い医師は,臨床/行政のタスクのためにGenAIを使用し,コンピュータへのアクセスは研究焦点と相関していました.

結論:

• 医者は主に研究のためだけでなく 臨床支援のためにもGenAIを統合し 人口全体にわたる多様な利用を図っています
• プライバシー侵害のリスクは 極めて小さいようです
• GenAIの採用パターンは,医師の人口統計とワークフローの統合を考慮して,カスタマイズされた戦略の必要性を強調しています.