この度、私の研究「Few-shot learningを用いた大規模言語モデルによる脊椎手術記録からのレジストリ登録項目抽出」が、2024年度日本メディカルAI学会奨励賞-JMAI AWARD：優秀一般演題賞に選出されましたことをご報告いたします。

研究概要

本研究では、大規模言語モデル（LLM）を用いて、脊椎手術記録からレジストリ目的の構造化データを自動抽出する精度を評価しました。GPT-3を使用し、Few-shot promptingにより全項目の正確度の平均87%を達成しました。

この結果は、LLMが脊椎手術のデータ収集とレジストリ管理を進歩させる可能性を示唆しています。しかし、言語モデル関連の技術は急速に進歩しており、研究内容の陳腐化も懸念されます。今後は、さらに進化したモデルでの検証や臨床現場での実装に向けた取り組みを進めていく予定です。

謝辞

日頃よりご指導いただいている大鳥教授、古矢先生、そして解析を手伝ってくださった大学院生の先生方に心より感謝申し上げます。この受賞を励みに、今後も医療AIの発展に貢献できるよう研究に邁進してまいります。