ChatGPTを用いたバイオインフォマティクスとバイオメディカルインフォマティクスの1年間のレビュー

Core Concepts

2023年は、大規模言語モデル（LLM）チャットボットであるChatGPTの様々な分野への応用が急増し、特にバイオインフォマティクスとバイオメディカルインフォマティクスにおけるその適用を調査した。

Abstract

2023年は、AI技術が科学的課題に取り組む革新的手法として注目されており、ChatGPTの登場により新たなAI時代が幕を開けた。 ChatGPTは、バイオインフォマティクスやバイオメディカルインフォマティクス分野で様々なタスクに対処する能力を示し、他のLLMも追随している。 ChatGPTは自然言語入力からコード生成まで幅広いタスクに対応し、教育や研究分野で有益な支援を提供している。 ただし、ChatGPTは推論や定量解析を必要とする生物医学的タスクでは限界があり、人間との連携が重要であることが示唆されている。 プロンプトエンジニアリングや外部知識ベースから情報取得する戦略など、ChatGPTの信頼性向上策が効果的であり、今後も研究が進むことが期待される。

Stats

2023年だけでもPubMedで「ChatGPT」というキーワードで少なくとも2,074件の論文が索引されていた。 ChatGPT-4はSARS-CoV-2ゲノムおよびその注釈へのSQLクエリ生成において90.6%〜75.2%の正確さを達成した。 AutoBAは40種類以上のシーケンシングベース解析シナリオで65%の成功率を達成した。

Quotes

"2023年は大規模言語モデル（LLM）チャットボットであるChatGPTを様々な分野に急速に展開する時期だった。" "ChatGPTは自然言語入力からコード生成まで幅広いタスクに対応し、教育や研究分野で有益な支援を提供している。"

Key Insights Distilled From

Bioinformatics and Biomedical Informatics with ChatGPT

by Jinge Wang,Z... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15274.pdf

Deeper Inquiries

人間とAIの連携が重要だと示唆されていますが、この連携方法は他の分野でも有効ですか？

人間とAIの連携は、多くの分野で非常に有益です。例えば、教育分野ではAIを活用して学習プロセスを補完することが可能です。生徒や学生がAIチャットボットを使用して問題解決や理解度向上をサポートすることで、個別指導やフィードバックを受けることができます。また、医療分野では医師や看護師などの専門家がAIシステムと協力し、診断支援や治療計画の立案などに役立てることができます。

生物医学的タスクへのAI活用では限界も指摘されていますが、これら限界を克服する可能性はありますか？

生物医学的タスクにおけるAI活用にはいくつかの限界が存在しますが、これらは新たな戦略や技術革新によって克服される可能性があります。例えば、「プロンプトエンジニアリング」や「外部知識ベースから情報取得」といった戦略を採用することでChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の応答精度を向上させることができます。さらに、「イン・コンテキスト・ラーニング」など新しい手法も開発されており、これらを組み合わせることでより高度な生物医学的タスクへの適用も可能です。

プロンプトエンジニアリングや外部知識ベースから情報取得する戦略は他のAI技術でも有効ですか？

プロンプトエンジニアリングや外部知識ベースから情報取得する戦略は他のAI技術でも非常に有効です。特定領域へ適応した自然言語処理（NLP）モデルや画像処理技術などでも同様に利用されています。例えば、NLPタスクでは文脈依存型学習（in-context learning）手法を採用して入力文脈から意味的関係性を抽出し精度向上させる試みも行われています。また画像認識系ではVRP（Visual Referring Prompting）方式などビジュアル参照提示手法も開発されており，それぞれ対象領域ごとに最適化した情報提供方法改善策等実装すれば，その能力強化期待出来そうです.