医療分野におけるプロンプトエンジニアリングのパラダイム: スコーピングレビューと改善実践のための提言

Core Concepts

医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの現状を包括的に分析し、効果的な活用と改善のための指針を提示する。

Abstract

本レビューは、医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの現状を包括的に分析している。
主な知見は以下の通り:

プロンプトデザイン(PD)が最も一般的な手法で、78本の論文が該当する。一方、プロンプトラーニング(PL)が29本、プロンプトチューニング(PT)が19本と、PD以外の手法も活用されている。

ChatGPTが最も一般的に使用されているLLMで、7本の論文で機密性の高い臨床データの処理に用いられている。Chain-of-Thoughtが最も一般的なプロンプト手法となっている。

PL及びPTの論文では、従来の微調整手法との比較が行われることが多いが、PDの論文の64%では非プロンプト関連のベースラインが示されていない。

言語面では英語が圧倒的に多いが、中国語などの他言語の論文も散見される。ただし英語以外の言語については明示的に記載されることが多い。

今後の研究に向けて、プロンプトエンジニアリングの手法や設定の詳細な報告、ベースラインとの比較、言語の明示などが重要であると提言している。

Stats

ChatGPTは7本の論文で機密性の高い臨床データの処理に用いられている。
Chain-of-Thoughtが最も一般的なプロンプト手法で、17本の論文で使用されている。
PL及びPTの論文の22本では、従来の微調整手法との比較を行っており、17本がプロンプトベースの手法の優位性を示している。

Quotes

"医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの効果は未だ十分に探索されていない。"
"プロンプトデザイン(PD)が最も一般的な手法で、78本の論文が該当する。"
"PL及びPTの論文では、従来の微調整手法との比較が行われることが多いが、PDの論文の64%では非プロンプト関連のベースラインが示されていない。"

Key Insights Distilled From

Prompt engineering paradigms for medical applications: scoping review and recommendations for better practices

by Jami... at arxiv.org 05-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.01249.pdf

Deeper Inquiries

医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの発展に向けて、どのような新しい手法や応用が考えられるか?

医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの発展を促進するためには、以下の新しい手法や応用が考えられます：

ドメイン特化プロンプト: 医療分野に特化したプロンプトの開発が重要です。例えば、特定の診療科や疾患に焦点を当てたプロンプト設計が、モデルの精度向上に貢献する可能性があります。

コンテキスト依存プロンプト: 患者の症例や臨床状況に応じて変化するプロンプトの導入が考えられます。これにより、モデルがより適切な情報を生成できるようになるでしょう。

エンタープライズ向けプロンプト: 医療機関や保険会社向けにセキュリティやプライバシーに配慮したプロンプトエンジニアリング手法の開発が必要です。機密性を確保しつつ、効果的な情報処理を実現することが重要です。

これらの新しい手法や応用を取り入れることで、医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの効果的な活用が期待されます。

医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの倫理的な課題や懸念点はどのようなものがあるか?

医療分野におけるプロンプトエンジニアリングには以下の倫理的な課題や懸念点が存在します：

プライバシーと機密性: 患者の医療情報を扱う際に、プロンプトエンジニアリングが適切なセキュリティ対策を講じているかが重要です。患者の個人情報が漏洩するリスクが懸念されます。

バイアスと公平性: プロンプトの設計や適用によって、モデルの意思決定にバイアスが生じる可能性があります。特定の人種や社会的背景に偏った結果が出ることが倫理的な問題となります。

責任と透明性: プロンプトエンジニアリングによって生成された情報の責任は誰にあるのか、またその過程が透明であるべきです。意思決定の根拠やプロセスが明確でない場合、倫理的な問題が生じる可能性があります。

これらの課題や懸念点を克服するためには、適切な規制やガイドラインの策定、倫理的な意思決定の枠組みの構築が必要とされます。

医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの適用を促進するためには、どのような支援体制や教育が必要か?

医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの適用を促進するためには、以下の支援体制や教育が重要です：

専門家との協力: 医療従事者やエキスパートとの協力を通じて、適切なプロンプトの設計や適用方法を確立することが重要です。医療知識と技術の融合がプロンプトエンジニアリングの成功に不可欠です。

倫理的ガイドラインの普及: 医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの倫理的な課題やベストプラクティスについての教育と普及活動が必要です。従事者が倫理的な意思決定を行うための指針や教育プログラムが整備されるべきです。

技術教育とトレーニング: 医療従事者や研究者に対して、プロンプトエンジニアリングの基礎から応用までをカバーする技術教育とトレーニングプログラムが提供されるべきです。実践的なスキルの習得と実務への適用が重要です。

これらの支援体制や教育を整備することで、医療分野におけるプロンプトエンジニアリングの適用が促進され、効果的な医療情報処理が実現されるでしょう。