Google関連企業の研究チームはこのほど、診断推論に最適化した大規模言語モデル『AMIE（Articulate Medical Intelligence Explorer）』が、臨床医の診断推論の精度を向上させることを発表した。

『AMIE』は、Googleの「PaLM2」を基盤モデルとし、様々なMedQA、独自の医療面接会話データ、MIMIC-Ⅲの電子カルテ要約を用いて、ファインチューニングされたモデルである（よって本評価指標は学習に用いられていない）。

研究チームは「『AMIE』の弱みは、全体を俯瞰するよりも、特徴的なキーワードや所見など、個別の症状にフォーカスする傾向があることである。他のAIにも散見される傾向であり、その点で複雑な症例を扱うNEJM-CPCはLLM評価の有用なベンチマークとなりうる」と述べている。

記事原文はこちら（『The Medical AI Times』2025年4月30日掲載）
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