LLMsとヘルスケアのためのジェネレーティブAI

第7章. オブジェクトは見た目より近くにある

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ヘルスケアにおける大規模言語モデル（LLM）とジェネレーティブAIの未来は、バックミラーに映るオブジェクトが見た目よりも近くにあるようなものだ。医療用AIの開発ペースは加速しており、患者ケア、医療行為、そして医療全体に進歩をもたらす変革の瀬戸際にいる。この章では、ヘルスケア分野におけるLLMとジェネレーティブAIの可能性を垣間見ることができる。まず、無限プロンプトとエージェント型推論の両方の可能性のプレビューから始めよう。

LLMの今後の展望と課題

人工知能（AGI）へのパスは、基礎概念、実験的アルゴリズム、限られたコンピューティング能力によって示されたマシン学習の草創期において、長く曲がりくねったものであった。20世紀半ばの著名人たちは、いつの日か変革をもたらすテクノロジーとなるための基礎を築いた。トランスフォーマー、LLM、そしてジェネレイティブAIの出現により、多くの人々が、我々は何か深遠なものの崖っぷちに立っていると考えるようになった。LLMの研究と進歩は、第1章で紹介した無限プロンプトとエージェント的推論をめぐる最近の考え方や研究と続いている。両者をもう少し詳しく調べ、ヘルスケアにおける可能性を考えてみよう。

無限プロンプト

無限プロンプトを処理する能力は、ヘルスケアにおいて、次のようなユニークな利点を提供する可能性がある：文脈に沿った履歴、縦断的な患者のモニタリング、医学的推論、パーソナライズされたヘルスコーチング、研究の改善。

文脈上の歴史

無限コンテクスト（言い換えれば、無限のコンテクスト履歴ウィンドウ）を持つLLMは、患者の全病歴（過去の診断、治療、薬剤、検査結果など）を処理する能力を持つべきである。文字通りの意味で、無限コンテクストは、より正確な診断、より個別化された治療、限定されたコンテクストに直面した場合には発見が困難な希少疾患や複雑な疾患のより良い認識という形で具現化されるかもしれない。

理論的には、無限の病歴ウィンドウがあれば、LLMは患者の全病歴（過去の診断、治療、薬剤、検査結果など）を処理することができる。この無限の視点は、より正確な診断、よりきめ細かな治療法の推奨、限られた文脈の前では見過ごされてしまうような稀な疾患や複雑な疾患の特定に現れる可能性がある。

長期的な患者モニタリング

LLMは、患者の健康データを数カ月から数年にわたって慢性的に監視し、病気の発症や進行を示すデータの微妙な変化や傾向を検出することを学習することで、病気の兆候を早期に発見し、医師や患者にアラートを発して予防措置を講じることができる。

医療推論

無限 promptで武装した医師は、医学文献のかなりの部分（特定の病気に関するガイドラインや症例例）を同時に検討することができるかもしれず、そうすることで、いくつかのよくある症例において、よりよい医学的判断のために（例えば、稀な症例、複数の併存疾患を持つ症例など）、より細かく推論することができるようになるかもしれない。

LLMは、患者の症例を分析する際に、ガイドラインや特定の疾患に関する症例研究など、大量の医学文献を同時に考慮する無限プロンプトを使用することで、特に複数の合併症を伴う症例や稀な症例において、より洗練されたタイプの医学的推論や意思決定を行うことができる。

個別健康指導

LLMが無限のコンテクストウィンドウを持てば、高度にパーソナライズされた健康コーチングやカウンセリングを提供できるだろう。それは、患者の健康歴、ライフスタイル、治療嗜好などに敏感に反応するだろう。より効果的な振る舞い変化介入を適用することで、最終的には、より進んで確実に治療計画に従う、より健康な患者を生み出すことができるだろう。 ...