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Improving Interactive Diagnostic Ability of a Large Language Model Agent Through Clinical Experience Learning

（臨床経験学習による大規模言語モデルエージェントの対話的診断能力の改善）

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田中専務

拓海先生、最近AIが医療診断で人間より良い場面があると聞きましたが、うちの現場に導入できる話なんでしょうか。正直、モデルの”実地経験”って言われてもピンと来ません。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！最近の研究は大規模言語モデル（LLM: Large Language Model、大規模言語モデル）が診断で高い成績を示す一方で、患者と何度もやり取りして情報を引き出す「対話的診断」では性能が落ちることを指摘していますよ。

田中専務

なるほど。ということは、資料や論文を丸暗記する力はあるが、実際の問診で適切に聞き出す力が弱い、という理解で合っていますか？

AIメンター拓海

そうです。端的に言えばモデルは知識に基づく計画はできるが、限られた情報の中で「何をどう聞くか」という経験的な直感が弱いのです。そこで本論文は模擬的な臨床経験を与えて、相談の最初の段階での診断能力を高める方法を提案しています。

田中専務

これって要するに初期診断のときに

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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