Zhang Siyuanさん（顧研究室博士課程）が第16回国際応用人間工学会議（AHFE 2025）でBest Student Paper Awardを受賞

医療機関は通常、不良事象の分析を人手に依存しており、多くの人的資源、時間、専門的な知識や技能を必要とします。これらの要件は潜在的リスクの特定の効率を低下させる要因となります。本研究では、大規模言語モデル（LLM）がその高度な自然言語処理能力を活用して、不良事象に関連するリスクを識別できるかどうかを検討しました。5種類の主要なモデルを医療特有の課題に対して評価した結果、最も性能の高いLLMは半数以上のリスク要因を正確に抽出し、実際の事例に基づいた妥当な説明を生成できる一方で、複雑な事例への対応能力には依然として改善の余地があることが明らかになりました。

さらに、本研究は医療応用の場において、人間中心のLLM評価戦略を構築する必要性も示しました。これは、計算機科学分野における性能の技術的評価を補完する形で、利用者のニーズに基づく評価体系が人とAIの協働を促進する上で有効であることを意味します。

本研究は、生成AIを用いて複雑な医療記録を処理する革新的な試みとして、学会において研究者や査読者の関心を集め、活発な議論を呼び広く共感を得ました。

著者：

Siyuan Zhang, Xiuzhu Gu

論文タイトル：

Is LLM a reliable risk detector? An evaluation of large language models in EMR-related medical incident detection

指導教員：

顧 秀珠 准教授

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