Lab-AIの精度を向上させるためには、いくつかの技術的な改善が考えられます。まず、データベースの拡充が必要です。現在のMedlinePlusなどの信頼できる情報源からのデータをさらに増やし、より多様な検査結果や正常範囲をカバーすることで、Lab-AIの情報の正確性と信頼性を高めることができます。
次に、機械学習アルゴリズムの改善が求められます。特に、Retrieval-Augmented Generation (RAG)の手法をさらに洗練させ、より多くの文脈情報を考慮に入れることで、患者特有の条件に基づいた正常範囲の取得精度を向上させることが可能です。また、ユーザーからのフィードバックを活用して、モデルの学習を継続的に行うことで、実際の臨床データに基づいた適応性を持たせることが重要です。
さらに、ユーザーインターフェースの改善も不可欠です。患者がLab-AIを使いやすくするために、直感的なデザインや多言語対応を実装し、さまざまなバックグラウンドを持つ患者が利用できるようにすることが求められます。これにより、Lab-AIの利用率が向上し、より多くの患者に対して正確な情報を提供できるようになります。