総合外科におけるチャットGPT (チャット生成式予備訓練トランスフォーマー) の進化する役割:体系的なレビュー

科学分野:

• 医療における人工知能
• 手術における自然言語処理
• 大型言語モデル (LLM) とは

背景:

• Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT) のような大型言語モデル (LLM) は,潜在的な医療アプリケーションでますますアクセスできるようになっています.
• LLMの有用性は,様々な外科分野で探求されているが,その一般的な外科手術への具体的な影響は,体系的な評価を必要としている.
• このレビューでは,一般外科におけるChatGPTの教育,臨床,および研究アプリケーションに関する現在の証拠を評価しています.

研究 の 目的:

• 一般外科におけるチャットGPTの応用に関する既存の文献を体系的にレビューし,評価する.
• 一般外科における教育,臨床,研究分野におけるChatGPTのパフォーマンスを分析する.
• 一般外科の実践と教育の文脈で,ChatGPTの強みと限界を特定する.

主な方法:

• 主要なデータベース (PubMed,Cochrane Central,Scopus,SciELO,LILACS) で2023年12月まで包括的な体系的な検索が行われました.
• 総合外科の教育,研究,臨床分野におけるChatGPTの有用性を評価した研究が含まれました.
• 分析的および記述的研究の両方も検討されたが,他のAIプラットフォームに関する研究や会議の要約は除外された.

主要な成果:

• 23件の研究により,一般外科におけるChatGPTの広範な適用性が実証され,疾患に関するQ&A,臨床実務,教育,研究を対象とした.
• ChatGPTは,大腸直腸外科の質問と,特に減量外科および移植外科において,患者向きの良好な応答に対して,高い精度 (最大87%) を示しました.
• 臨床的意思決定 (0~86.7%) と試験評価 (48~76.4%) のパフォーマンスは異なっており,参考に限られている.

結論:

• ChatGPTは,一般外科教育,臨床実務,研究において大きな可能性を秘めている.
• ChatGPTからの出力は,安全で効果的な実装のために,継続的な人間の監督と専門家による検証を必要とします.
• 特定の外科的文脈でのChatGPTの精度と信頼性を洗練するために,さらなる研究が必要です.