この研究では、GPT-4（OpenAI）を基盤とするモデルを使用し、直接質問応答としてコントロールグループ、及びRAGモデルを適用した実験群に分けて評価を行いました。
研究チームは、Windows 11を搭載した高性能のコンピューターでPythonをプログラミングし、乳がん看護のQ&A評価データセットを作成した上で、質問応答の有効性をテストしました。
ローカルな乳がん知識データベースの構築から始め、続いてRAG-GPTグループでは、BGEモデルを使用して入力された質問に関連する情報を抽出しました。
最終的な応答は、GPT-4とRAG-GPTシステムを用いて生成され、看護専門家としての信頼性や共感性などを総合的に評価されました。
データ解析のために統計的手法が用いられ、結果はグラフィカルな形式で視覚化されました。この研究は人間や動物を対象としていないため、倫理委員会の承認は不要でした。
高校生にも理解しやすい言葉で、AIが乳がん看護にどのように役立つかを示すことを目的としています。
出典 : Evaluation of the integration of retrieval-augmented generation in large language model for breast cancer nursing care responses – Scientific Reports https://www.nature.com/articles/s41598-024-81052-3
