Prompt Engineeringは比較的新しい研究分野で、さまざまなタスクに役立つ大規模言語モデル (LLM) の出力をガイドするプロンプトまたは命令を設計、改良、実装する実践を指します。この記事は、医療分野にPrompt Engineeringの応用に関する研究の現状を要約するものであり、同時に、広範囲の医療専門家にAIとのやり取りを改善するための実践的な推奨事項を提供することを目的としています。
1. 大規模言語モデルの出現とPrompt Engineering
人工知能の世界では、ChatGPT のような AI 言語モデルが著名なアプリケーションであり、驚くべき速度で成長しています。 これらのモデルは、私たちの作業方法とデータへのアクセス方法に革命をもたらしました。
人工知能の言語モデルの登場とともに、Prompt Engineeringという興味深い概念が生まれました。
医療専門家の負担を軽減し、効率を高め、コストを削減するために、Prompt Engineeringがどのような医療業務や医療プロセスに貢献できるかが、数多くの研究で示されています。
1.1. 大規模言語モデルの出現
LLM (大規模言語モデル)とは、テキストとコードの大規模なデータセットでトレーニングされた言語モデルのことです。大規模な言語モデルは、通常1つ以上のタスクを、Promptに基づいたデータセットに変換し、Prompt 学習と呼ばれる方法で言語モデルを訓練します。この学習により、テキストの生成、言語の翻訳、クリエイティブコンテンツの作成、質問への回答などが可能となります。
医療機関は生成AIへの投資を開始し、医療企業はLLMを自社のビジネスに統合し始め、医師会はこれらのモデルの使用に関するガイドラインをリリースし、医療カリキュラムもこの新しいテクノロジーを扱い始めています。このようにして、医療分野にPrompt Engineeringという新しい重要なスキルが登場しました。
1.2. プロンプトエンジニアリングとは
Prompt Engineeringは比較的新しい研究分野で、さまざまなタスクに役立つLLMの出力を導くPromptや指示を設計、改良、実装する実践を指します。これは本質的に、AIシステムと効果的に対話してその利点を最適化する実践です。Prompt Engineeringの理解を深めることで、開発者はより適切なPromptを作成し、AIシステムが望ましい結果を生成するための効果的な方法論を習得することができます。
2. 医療分野にPrompt Engineeringの応用
Prompt Engineeringは、人間と人工知能の効果的な相互作用を促進するために特別に構築された高度な言語技術です。これは機械的な交換に留まらず、デジタル言語でありながら、新しい言語の学習を反映した文法、文脈、および意味論の複雑な関係性を表します。
医療専門家およびヘルスケア業界の文脈では、次のような領域が含まれる可能性があります。
- 意思決定支援: 医療専門家は、Prompt Engineeringを使用して迅速にAIシステムを最適化し、診断、治療選択、リスク評価などの意思決定プロセスを支援できます。
- 管理支援: 患者のスケジュール設定、記録管理、請求などのタスクに対するPromptの設計により、管理業務が簡素化され、効率が向上します。
- 患者エンゲージメント: Prompt Engineeringを活用して、医療提供者と患者の間のコミュニケーションを改善できます。たとえば、AIシステムは、薬のリマインダーや予約のスケジュール、ライフスタイルのアドバイスなどのPromptを送信するように設計できます。
- 研究と開発: 研究のシナリオでは、文献レビューやデータ分析、仮説の生成などのタスクをサポートするためのPromptが作成できます。
- トレーニングと教育: 医療専門家向けの最新治療法や手順に関する継続的な教育を促進するためのPromptの設計。
- 公衆衛生: 大規模な場合、 Prompt Engineeringは人口の健康データの分析、疾患の傾向の予測、国民の教育をサポートすることで、公衆衛生活動を支援できます。
したがって、Prompt Engineeringは、医療の効率性、正確性、有効性を向上させる潜在能力を秘めており、医療専門家にとってますます重要なスキルとなりつつあります。
3. 医療分野にプロンプトエンジニアリング使用のリスク ( LLM、特にChatGPTの利用に伴う制限とリスク)
世界中で毎分毎秒のトレンドや変化が起こる中、医療分野におけるプロンプ トエンジニアリングのトレンドやプロンプ トエンジニアリングの利用もいくつかの課題やリスクを生じさせています。
3.1. ChatGPTはリアルタイムに更新されず
ChatGPTはリアルタイムに更新されず、2021年11月までの情報しか含まれていないため、重要な医学研究や臨床ガイドラインの変更を欠いている可能性があります。応答の品質と関連性にも影響を与えるかもしれません。
さらに、ChatGPTは個々のユーザーデータやコンテキストにアクセスしたり処理したりできないため、パーソナライズされた医療アドバイスを提供する能力が制限され、データの誤解のリスクが高まります。
3.2. トレーニングデータパターンへの依存と検証の必要性
モデルの回答は訓練に使用されたデータのパターンに基づいて生成されており、正確であるとは限らず、安全であるとも限りません。そのため、ユーザーはChatGPTからの全ての回答を、専門の医療従事者によって検証することが極めて重要です。
3.3. 患者体験と法的懸念の影響
患者と感情移入や患者機密情報の提供ができないことは、標準以下の患者体験をもたらす可能性があります。
重要なのは、患者の機密情報の潜在的な漏洩は、米国の1996年医療保険の相互運用性と責任に関する法律などのプライバシー法に抵触する可能性があることです。そのため、補助ツールとしての使用にもかかわらず、これらの制約を考慮した上で、医療分野への適用には慎重な検討が必要です。
これらのリスクは重要ですが、潜在的な利益も存在します。そのため、ChatGPTのようなAI モデルの潜在的な利用を向上させるために、より優れたPromptの設計が必要とされています。
4. Prompt Engineeringスキルを向上させるためのアドバイス
他の重要なスキルと同様に、Prompt Engineeringを向上させるには、テクノロジーの基本原理をより深く理解し、そのテクノロジーを用いたシステムを実際に体験し、フィードバックに基づいてスキルを継続的に改善し反復することが必要です。
これらは医療専門家がPrompt Engineeringスキルを向上させるために実施できる一般的な手順の一部です。
- AIおよび機械学習モデルの基本原理を理解することで、Prompt Engineeringスキルの基盤を提供できます。それに先立つ技術的な知識やコーディングスキルがなくても、理解を得ることが可能です。
- 各システムが持つ独自の機能と制限を理解することで、より効果的なPromptを作成することができます。
- 練習は完璧を生むものです。定期的にLLMと対話し、最も有用で正確なPromptをメモしておくことには利点があるかもしれません。
- Promptの効果は実際のアプリケーションで最もよく評価されるため、実際のシナリオで常にPromptをテストすることも重要です。
5. 人間とAIの相互作用改善する具体的な10つの推奨事項
5.1. できるだけ具体的にする
Promptが具体的であればあるほど、より正確で焦点を絞った応答が得られる可能性があります。以下はPromptの例です。
それほど具体的ではない: 「心臓病について教えてください。」
より具体的には、「冠状動脈疾患の最も一般的な危険因子は何ですか?」
設定を説明し、質問の前後関係を提供する
ChatGPTで行っているディスカッションは、まだ質問に答え、自分の課題に対処できる可能性のある、会ったばかりの人と行うディスカッションとして考慮する必要があります。
以下はPromptの例です。「具体的なPromptの例とともに、これらのヒントとコツをいくつか挙げていただけますか?」
5.2. 異なるタイプの提示を試してみる
異なるタイプの提示を試してみることは重要です。提示のスタイルは、回答に大きな影響を及ぼす可能性があります。ChatGPTを活用して、概要のリストを作成したり、トピックの概要を提供したりするさまざまな方法を探ってみましょう。以下は具体例です。
直接的な質問：「COVID-19の症状は何ですか？」
リストのリクエスト：「COVID-19の潜在的な症状をすべてリストアップしてください。」
概要のリクエスト：「COVID-19の主要な症状と進行状況を要約してください。」
プロセス：「COVID-19の診断プロセスを段階的に説明してください。」
5.3.プロンプト全体の目的を最初に明確にする
プロンプト全体の目的を最初に明確にすることは重要です。
どのような種類の出力が必要なのかを正確に説明することは、ChatGPTが適切な答えを見つけるのに役立ちます。科学的なトピックの具体的な説明を求める場合や、記事のための創造的なアイデアを得る場合でも、質問の例を提供することが有効です。例えば、「科学イベントでのプレゼンテーションのための5つのアイデアのリストを入手したい」といった具体的なリクエストです。
5.4. 役割を果たすように依頼する
役割を果たすように依頼することも重要です。
ChatGPTに特定の設定での情報や入力を取得するプロセスを合理化してもらうことができます。新しいトピックに関する基本的な説明を得たり、詳細なトピックを段階的に理解してもらうための家庭教師として役立てたりすることが可能です。以下はいくつかの例です。
「Prompt Engineeringについて医師に説明してください。」
「バランスの取れた地中海食についてのヒントを、私の栄養士として提供してください。」
5.5. 反復と改善
Prompt Engineeringのスキルが高度であっても、LLMは非常に動的に変化するため、最初のPrompt試行後に望まれる最良の応答をほとんど得ることはできません。Promptを継続的に繰り返すことには、慣れが必要です。LLMのユーザーは、以前の応答に基づいて出力を変更するようにLLMに依頼することも推奨されます。
5.6. スレッドを利用する
ChatGPTのダッシュボードの左側にある特定のスレッドをクリックすると、以前のディスカッションに戻ることができます。これにより、以前のスレッドから得た詳細や応答に基づいて構築することが可能になります。これにより、同じ状況やChatGPTへのフィードバックを説明する必要がなくなり、時間を大幅に節約できます。
5.7. 自由形式で質問する
自由回答型の質問により、ユーザーの状況をより包括的に把握できます。例えば、「どのように感じていますか？」と尋ねることで、「痛みを感じますか？」というよりも幅広い対応が可能になり、患者の精神的、感情的、身体的状態についてのより多くの洞察が得られるかもしれません。自由形式の質問は、AIモデルのトレーニングにおいて大規模なデータセットを生成し、AIモデルを効果的に向上させるのに役立ちます。最後に、自由形式の質問をすることで、ChatGPTは様々なトピックに関するトレーニングを通じてその潜在能力をより適切に発揮できるようになります。これにより、医療専門家が思いつかなかった、より予期せぬ創造的なソリューションやアイデアが生まれる可能性があります。以下は例です。
終了した質問: 「骨粗鬆症患者にとって運動は重要ですか？」
未解決の質問: 「定期的な身体活動は骨粗鬆症患者にどのようなメリットをもたらしますか？」
リクエストの例について具体的なケースを尋ねることで、コンセプトやアイデアの意味が明快になり、理解が容易になります。特に、複雑な医療用語や手順の場合、例は実践的な背景を提供して理解を支援します。さらに、例は抽象的または複雑なアイデアを視覚化する手助けとなります。ChatGPTが具体例を提示することで、特定の概念や規則がさまざまなシナリオに適用される方法を示すことができます。これは、理論的な知識を現実世界の医療へ結びつける上で、有益なものとなります。
5.8. 時間的認識
時間的認識は、モデルが時間に関連する概念を理解し、時間経過に応じた関連する応答を生成する能力を指します。そのため、Prompt と目的の出力がどのタイムラインに関連しているかを説明することは、LLMがより有用な回答を提供するのに役立ちます。以下に例を示します。
時間非言及例：「膝の手術後の治癒過程について説明してください。」
時間言及例：「膝の手術後の最初の6週間の治癒に関して、患者は通常何を期待できますか？」
5.9. 現実的な期待を設定する
現実的な期待を設定することは、ChatGPTなどのAIツールの制約を理解することで、出力に関する現実的な期待を確立するのに非常に重要です。ChatGPTは2021年11月以降の情報にアクセスできません。個別の医学的アドバイスを提供することや、専門家の判断を代替することはありません。以下に例を示します。
非現実的なPrompt：「今月発表されたアルツハイマー病に関する最新の研究は何ですか？」
現実的なPrompt：「2021年までにアルツハイマー病治療における主要な研究上の進歩は何でしたか？」
5.10. ワンショット/数回のプロンプト方式を使用する
ワンショット/数回のPrompt方式は、ChatGPTが提供された単一の例やコンテキストに基づいて回答を生成する能力を指します。以下に例を示します。
「新しいデジタル聴診器デバイスにつける名前を10個生成してください。
私の好みの名前はDigStethです。」
少数ショット戦略を使用することで、ChatGPTはユーザーが提供した複数の例やコンテキストに基づいて回答を生成できます。以下に例を示します。
「新しいデジタル聴診器デバイスにつける名前を10個生成してください。
私の好きな名前の例は次の通りです。
デジタル
ステス
聴診器」
Prompt Engineeringを改善する最も簡単な方法の1つは、ChatGPTにプロセスに参加してもらい、ユーザー向けのPromptを設計することです。以下に例を示します。「このスレッド/タスクでより良い出力を得るために、今どのPromptを使用できますか？」
これらの一般的なアプローチに加えて、医療専門家がPrompt Engineeringスキルを向上させるために考慮すべき具体的な推奨事項と実践例をまとめています。当社のガイド記事をご参照ください。
プロンプ トエンジニアリングを実装する方法 | Prompt Engineering Guide
6. まとめ
Prompt Engineeringのスキルは世界中で、特に医療現場で大きな関心を集めているため、この記事で説明した実践的な方法を医学カリキュラムや大学院教育に組み込むことが重要と考えられます。医療分野以外では、現在、Prompt Engineeringがマーケティング、顧客サービスなどに適用されています。生成 AI の技術的な詳細と背景はおそらく将来のカリキュラムに組み込まれるでしょうが、医学生がそうなる前にchatGPTのようなAIモデルを使用するための最も実践的なヒントを学ぶことは役立つでしょう。
Miichisoftは、ベトナムのテクノロジー企業で、日本のクロスプラットフォーム開発に数多くの成功事例を持っています。150以上の成功したプロジェクトを通じて、私たちは実績を積み重ねてきました。当社は、ITプロジェクトをリードする能力に自信を持っており、お客様のビジネスにおける成功に貢献できると自負しています。
さらに、Miichisoft自体も最近、ChatGPTを使用した包括的な将来のAIソリューションである dxGAI Business | Enterpriseを完成し、リリースしました。 当社も企業であり、AIソリューションを使用する際の難しさを理解しており、お客様がビジネス活動で Prompt Engineering テクノロジーを使い始めたいか、または安全性を心配せずに効果的に使用したいと考えている場合は、サポートすることができます。
Prompt EngineeringなどのAI技術に関心をお持ちの皆様、ぜひご連絡いただき、ビジネスコラボレーションの機会をご一緒に考えましょう。
