ローカルLLMとRAGを用いたPSU診療支援対話システムの検討

本研究では、上述した課題を解決するために、スマホが普及する以前から，携帯電話の過度な使ローカルで稼働するLLMとRAGを組み合わせた用は日常生活に悪影響を及ぼすことが指摘されていプライベートチャットボットを提案する。具体的にた[1]。スマホの登場により、過度な使用による悪は、事前学習済みの言語モデルをローカル環境で動影響はPSUとして議論されるようになり、学力低下作させ、RAGシステムにより、ドメイン知識を検[2,3]，睡眠不足[4]，メンタルヘルスの悪化[5]など索・統合しながら応答を生成する。関連情報の検索多方面で問題が指摘されている。PSUは依存症状や精度を向上させるため、患者IDによる絞り込みと―915―.類似度検索、キーワード一致検索の重みづけ平均によるスコアリングを行った。開発したチャットボットの有効性を検証するために、東京科学大学のネット依存外来に通院する患者のケーススタディを実施した。特に、事前学習モデルが知り得ないドメイン知識についても、RAGを介したドキュメント参照によってその情報を反映させた回答が得られることを確認した。これにより、ローカルに稼働する言語モデルとRAGの組み合わせは、機微情報を保護しながらドメイン知識を活用できる可能性を示す。本研究は、医療現場など機微情報の取り扱いが厳格に求められる領域において、ローカルLLMを用いた診療支援システムの有用性を示唆するものである。一方で、応答精度のさらなる向上やハルシネーションなど、実運用に向けた課題も示された。今後はより精度の高いモデルの検討や、誤情報の検出と修正を行う仕組みの導入が必要となる。本研究で提案したチャットボットは、多面的かつ複合的な要因が関わるPSU診療のみならず、医療・ヘルスケア分野全般における対話型支援ツールとしての幅広い応用が期待される。