獣医歯科における大型言語モデルの役割の評価 クライアントとのコミュニケーション
1Department of Veterinary Surgery, Faculty of Veterinary Medicine, Atatürk University, Erzurum, Turkey.
Journal of veterinary dentistry
|February 18, 2026
まとめ
大型言語モデル (LLM) は,獣医歯科のクライアント教育に希望を示していますが,専門家の監督が必要です. ChatGPT-5とClaude Sonnet 4.5のパフォーマンスは良好でしたが,特に麻酔の安全性に関する不正確さが発見されました.
科学分野:
- 獣医医学 獣医医学は,獣医医学というものです.
- 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.
- クライアントコミュニケーション クライアントコミュニケーション
背景:
- 大型言語モデル (LLM) は,ヘルスケアを含む様々な分野でますます使用されています.
- 効果的なクライアントコミュニケーションは,獣医歯科において極めて重要です.
- ペット飼い主向けのAIによって生成された情報の正確さは,徹底的な評価を必要としています.
研究 の 目的:
- 獣医歯科FAQに対するLLMの回答の正確性,一貫性,および臨床的妥当性を評価する.
- 顧客教育用資料の提供における異なるLLMのパフォーマンスを比較する.
- 獣医のクライアントとのコミュニケーションにおけるLLMの使用の潜在的なリスクと利益を特定する.
主な方法:
- 6つの一般的な獣医歯科FAQが特定され,複数のLLM (ChatGPT-5,Gemini 2.5 Flash,Claude Sonnet 4.5,Perplexity,Qwen3-Max,DeepSeek) に提出されました.
- AIによって生成された回答は,専門家によって審査された参考回答と比較されました.
- 回答は,獣医の専門家と初心者によって,Likertスケールを使用して,正確さ,一貫性,および臨床的妥当性について評価されました.
- 統計的分析には,評価者間の合意のためのコーエンのカッパと,モデル比較のためのマクネマーのテストが含まれていました.
主要な成果:
- ChatGPT-5は,エキスパートのコンテンツとの最も高い整合性を示し,その次はClaude Sonnet 4.5.5でした.
- 専門家評価者間で実質的な評価者間の合意 (κ = 0.68) が観察されました.
- いくつかのモデルでは,特に麻酔の要件と安全性に関する臨床的に重要な不正確さが特定されました.
- 麻酔に関連する質問について,専門家と初心者の評価者の間で評価の不一致が指摘されました.
結論:
- LLMは,獣医歯科におけるクライアント教育を潜在的に支援することができます.
- 専門家の監督は,AIによって生成された情報の臨床的正確性と安全性を確保するために不可欠です.
- 麻酔プロトコルなどの特定の臨床的ニュアンスに対処するために,LLMのさらなる精錬が必要である.
