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【千葉大などグループ】AIで文献選別を効率化‐検索時間10分の1に短縮

2024年07月18日 (木)

 千葉大学医学部附属病院救急集中治療医学の大網毅彦講師らの研究グループは、チャットGPTなどの大規模言語モデル(LLM)を診療ガイドライン作成の一部に用いることで、ガイドライン作成に必要な文献を膨大な医学情報の中から高い精度で見つけ出すことができることを明らかにした。同時に、医学文献検索にかかる膨大な作業時間を従来の方法の10分の1以下まで短縮できることも示した。「日本版敗血症診療ガイドライン2024作成委員会」の取り組みの一環として行われたもので、AIを活用した効率的な文献スクリーニング方法は持続可能な働き方を実現するための一つの解決策として期待されている。

 診療ガイドラインは、ある疾患に対する検査や治療を決めるための道標として医療従事者や患者が参考にする文書。ガイドラインを作成するために必要なシステマティックレビューという作業は、ある医学領域に関連する文献を抽出し、文献の情報を同定、選択や評価を行う作業で、多くの労力や時間を要する。


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