2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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オーガナイズドセッション » OS-7 医歯薬学・生命科学の革新を目指した言語処理

[3S5-OS-7c] 医歯薬学・生命科学の革新を目指した言語処理

2024年5月30日(木) 15:30 〜 16:30 S会場 (52研修交流室)

オーガナイザ:矢田 竣太郎(奈良先端科学技術大学院大学)、荒牧 英治(奈良先端科学技術大学院大学)、河添 悦昌(東京大学)、堀 里子(慶應義塾大学)

15:30 〜 15:50

[3S5-OS-7c-01] JGCLLM: 日本語遺伝カウンセリング大規模言語モデル

〇福島 拓也1、眞鍋 雅恵1、矢田 竣太郎1、若宮 翔子1、荒牧 英治1、吉田 晶子3,4、浦川 優作3,5、前田 亜希子3、寒 重之2、高橋 政代2 (1. 奈良先端科学技術大学院大学、2. 株式会社ビジョンケア、3. 神戸アイセンター病院、4. 京都大学大学院医学研究科ゲノム医療学講座、5. 神戸市立医療センター中央市民病院腫瘍内科)

キーワード:医療言語処理、自然言語処理、大規模言語モデル、遺伝カウンセリング、チャットボット

遺伝学研究や治療の進展により、遺伝カウンセリングへの需要が増加している。しかし、遺伝カウンセリングには専門的な医学知識やカウンセリングスキルが求められるため、教育コストの高さから専門家の不足が課題となっている。近年、大規模言語モデル (LLM)の急速な発展により、様々な領域で専門家レベルの能力が報告されており、遺伝カウンセリングへの活用も期待される。LLMで業務の一部を代替し負担を減らすことで、多くの人が遺伝カウンセリングを受診可能となることを目的に、本研究では日本語遺伝カウンセリング大規模言語モデル (JGCLLM)の構築に取り組んだ。JGCLLMの構築には、Web上から収集したデータおよび専門家と作成したデータを活用し、LLMの改善手法 (Instruction Tuning, RAG, Prompt Engineering)を適用した。JGCLLMの評価には、クラウドソーシングで収集した質問から精選した120件を使用した。これらの質問に対するJGCLLMの応答に対して、遺伝カウンセラーによる評価を実施し、遺伝カウンセリングにおけるLLMの各改善手法の影響と課題を明らかにした。

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