AI は、10 代の患者ポータルでメッセージの保護者の作成者を特定できる

Drugs.com による医学的レビュー。

Elana Gotkine HealthDay レポーターによる

2024 年 6 月 28 日、金曜日 -- 大規模言語モデル (LLM) ベースの分類器は、青少年の患者ポータルから送信されたメッセージの保護者の作成者を正確に検出できると、JAMA Network Open に 6 月 25 日にオンライン掲載された研究レターが発表されました。

カリフォルニア州パロアルトにあるスタンフォード大学医学部の April S. Liang 医師らは、思春期の患者ポータルから発信されたメッセージの保護者の作成者を LLM が検出できるかどうかを調査しました。 Stanford Children's Health の思春期の患者ポータルアカウントからのメッセージがサンプリングされ、著者について手動でレビューされました。 2 つのプロンプトは、完璧なパフォーマンスが達成されるまで 20 メッセージのランダムなサブセットに対して反復的に設計されました。1 つは作成者の識別に焦点を当てたもの (シングルタスク)、もう 1 つはメッセージに対する応答を生成して作成者を識別したもの (マルチタスク) です。両方のプロンプトは残りのメッセージでテストされました。

2,088 件のテストメッセージのうち、71.8 パーセントと 28.2 パーセントは、それぞれ親または保護者が作成したもの、および患者が作成したものとしてラベル付けされました。研究者らは、シングルタスク LLM はそれぞれ 98.1 パーセントと 88.4 パーセントの感度と特異度を達成し、マルチタスク LLM はそれぞれ 98.3 パーセントと 88.9 パーセントの感度と特異度を達成したことを発見しました。これは、マルチタスク LLM の 95% を超える陽性的中率および陰性的中率に相当します。シングルタスク分類子とマルチタスク分類子では、統計的に同一のパフォーマンスが見られました。

「最終的には、患者が作成したメッセージ以外の信頼できる識別は、思春期の医療を超えた意味を持ちます。成人の場合、ケアパートナーは通常、患者の認証情報を使用して患者ポータルにアクセスします。、特に高齢者患者や発達の違いのある個人に関係します」と著者は書いています。「私たちの結果により、この研究の LLM は患者の機密保持の保護手段を改善する可能性があることがわかりました。」

著者の 1 人が推論との関係を明らかにしました。

要約/全文

免責事項: 医学論文の統計データは一般的な傾向を提供するものであり、個人に関係するものではありません。個々の要因は大きく異なる可能性があります。個々の医療上の決定については、常に個別の医学的アドバイスを求めてください。

出典: HealthDay

投稿しました : 2024-06-29 07:15

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