[2L1-OS-25] 生成AI時代に医歯薬学・生命科学の革新を目指すAI応用

[2L1-OS-25-04] 医療事故の背景・要因、改善策生成におけるfew-shotの事例選択による性能比較検証

〇長谷山 優菜¹、伊藤 友貴²、坂地 泰紀¹、野田 五十樹¹ (1. 北海道大学、2. 三井物産株式会社)

キーワード：ベンチマーク構築、大規模言語モデル

近年，few-shot 学習に用いる事例の選択方法に関する研究がされているが，医療事故，医療安全に関して研究されているものは現状少ない．本研究では，日本医療機能評価機構による医療事故情報収集等事業によって収集，提供されている医療事故・ヒヤリハット事例のデータセットであるJMID(Japanese MedicalIncident
Dataset) を使用し，生成結果をBERTScoreで評価する．JMIDには様々な種類の医療事故・ヒヤリハットの内容が書かれている．今回はそれらを類似内容ごとに18種類に分け，類似事例でのfew-shot学習，無作為に選んだ事例でのfew-shot学習，ゼロショット学習と比較，検証する．