ワルファリン服薬指導におけるChatGPTとGeminiの比較

科学分野:

• 医療における人工知能
• 医療情報伝達

背景:

• ワルファリン（血液凝固阻止薬）には、明確な患者への服薬指導が必要である。
• ChatGPTやGeminiのような大規模言語モデル（LLM）は、医療情報源としてますます利用されている。

研究 の 目的:

• ワルファリン使用に関するChatGPT-4oとGeminiの回答の精度、科学的適切性、明瞭性を比較すること。
• LLMによって生成された患者向け情報の臨床的有用性を評価すること。

主な方法:

• ワルファリン使用に関する患者からの40の質問をChatGPTとGeminiに提示した。
• 4人の心臓血管外科医が、適切性、精度、明瞭性について5段階リッカート尺度を用いて回答を評価した。
• ブラインド化されたゼロショット評価手法を採用した。

主要な成果:

• ChatGPTの回答は短かったものの、科学的に適切であった（P=0.004）。; Geminiはより高い明瞭性を示した（P<0.001）。; モデル間での精度に有意な差は見られなかった（P=0.606）。

結論:

• 両LLMは信頼性の高いワルファリン服薬指導情報を提供できる。
• ChatGPTは詳細な科学的コンテンツを、Geminiはユーザーフレンドリーな明瞭性を優先している。
• 安全かつ包括的な患者指導には、専門家の監督が不可欠である。