ChatGPTの過剰回答に対する自己フィードバック機構を組み込んだ医療面接試験向け仮想模擬患者

内容に対応する回答文を選択することで対話を進近年，医療系学生が受験する客観的臨床能力試行するルールベースを用いた手法が広く採用され験における医療面接を標準化する手法の一つとしてきた．一般に，質問と回答文とのマッチングの方て，人工知能技術に基づく仮想模擬患者が多数提法は，人手で設計された厳格なパターンマッチング案されている．しかし既存手法の多くは，ルールによる手法[8,9,10,11]と，深層学習を用いた手法ベースのアプローチを採用しており，回答ルールの[12,13,14,15,16]に分類できる．深層学習を用いた構築などに大きな負担を要する．そこで本研究で手法では，質問の意図を推論することにより，パは，ChatGPTを用いて人手によるルール構築を必ターンマッチングによる手法よりも柔軟な回答の選要としない仮想模擬患者の実現を目指す．ただし，択を実現したが，モデルの訓練のための質問意図がChatGPTは受検者の質問に対して過剰に回答する場ラベル付けされた質問–回答の対のデータセットを合があるため，提案手法ではそのような過剰回答を必要とする．またいずれの手法も，回答を人手で設抑制する機構を新たに導入し，試験目的に則した回計したルール集合から選択する仕組みであるため，答を出力させることを目指す．ルール作成のコストが大きいという問題を有する．これらの問題を解決するために，本研究では，