大規模言語モデルに基づいて…事務作業↓・患者と対面↑
[バイオ記者ユ・スイン] 緊急治療室で患者が治療された後に医師が医療法に基づいて記入しなければならない退院記録を書く人工知能（AI）が開発された。オンラインカジノポーカー外来の医師の事務負担が軽減され、患者の治療に費やすことができる時間が増えることが期待されます。
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オンラインカジノポーカー治療室で勤務し、いつでも迅速な検査や治療を行う医師は、医療法に従って、退院記録とも呼ばれる「オンラインカジノポーカー患者治療記録」に記入する必要があります。 来院理由、検査結果、治療内容、経過、搬送状況、退室理由など、患者の治療の全過程を記録する必要があります。患者の安全を管理し、治療の継続を確保するために必要なプロセスではあるが、急増するオンラインカジノポーカー患者を治療する医師の負担は必然的に増大する。
これらの問題を解決するために、延世大学医科大学の研究チームは、LLM に基づいてオンラインカジノポーカー患者の医療記録を自動的に作成する AI モデルを開発しました。 AI モデルが記録を作成したら、医師はレビュー レベルでそれを確認するだけで済みます。 LLM は、大量のテキストを学習して文章を作成する AI 学習技術です。
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この問題を解決するために、研究チームは「オンサイト大規模言語モデル」と「軽量トランスフォーマーモデル（Llama3-8B）」に基づいてAIモデルを設計しました。 オンサイトの大規模言語モデルは、外部ネットワーク接続なしで病院の内部サーバー上で直接動作し、軽量トランスフォーマーモデルは、AI モデルのパフォーマンスを維持しながら、内部サーバー上で問題なく実行できるようにサイズを削減します。これにより、外部に接続することなくオンラインカジノポーカー救命室の内部ウェブ内で利用することができ、患者の機密情報の漏洩など、個人情報の紛失によるトラブルを防ぐことができます。
研究チームが開発したAIモデルを韓国の2,400床の総合病院のオンラインカジノポーカー医6人に適用した結果、オンラインカジノポーカー患者のカルテ作成時間が50％以上短縮されたことが確認された。 オンラインカジノポーカー医が自ら記録を作成した場合、平均 695 秒かかりましたが、AI モデルを使用すると、書き込み時間は 320 秒に短縮されました。
さらに、AI モデルの助けを借りて書かれた記録は、医師が手書きで書いた記録よりも品質が優れていました。 研究チームは、AIモデルを用いて作成した記録シートと手書きの記録シートをオンラインカジノポーカー医3名にランダムに見てもらい、記録シートを完全性、正確性、簡潔性、臨床有用性の4つの側面で評価した。その結果、AIを活用した記録表は4つの点すべてにおいて優れていると判断された。
オンラインカジノポーカー医学科のキム・ジフン教授は、「AIモデルを利用したオンラインカジノポーカー患者の医療記録の作成は、速度と品質の点で既存の手動作成よりもはるかに優れていることが判明した」と述べた。同氏はさらに、「内部ネットワークを使用することで、患者情報の安全性が確保され、患者の治療により多くの時間を費やすことができるようになります。」
生物医療システム情報学科のユ・スンチャン教授は、「WhyNotはオンラインカジノポーカー医療部門だけでなく、他の部門でも使用できる」とし、「しかし、現在手順を補足し続けているため、専門家による最終審査が不可欠である」と付け加えた。