生成AIで医療MCQを作成：ChatGPT活用のハウツーガイド

Crafting medical MCQs with generative AI: A how-to guide on leveraging ChatGPT
Authors
Matthias StadlerAnna HorrerMartin R. Fischer
Source InformationApril 2024, Volume41(Issue2) - GMS Journal for Medical Education

journals.scholarsportal.info

医学教育者が質の高い評価の一貫した要求に取り組む中で、人工知能の統合は斬新な解決策を提示します。このハウツー記事では、医学カリキュラムの中で多肢選択問題（MCQ）を生成するためにChatGPTを採用する仕組みを掘り下げます。プロンプトエンジニアリングの複雑さに焦点を当て、ターゲットを絞った忠実度の高い結果を達成するために不可欠なステップと考慮事項を解明します。この論文では、異なるプロンプトの構造に基づいてさまざまな結果を提示し、異なる複雑さの問題を作成する際のAIの適応性を強調している。ChatGPTの変革の可能性を強調する一方で、AIが時折「幻覚」を見せるなどの課題にもスポットを当て、厳密なレビューの重要性を強調しています。このガイドは、AIを評価作成プロセスに組み込むためのノウハウを教育者に提供し、医学教育ツールの新時代を告げることを目的としています。

生成AIを利用した医療MCQの作成

ChatGPTは、医療情報を処理し、複雑な臨床内容を生成する能力を示しています。その知識基盤とテストパフォーマンスの洞察を組み合わせることで、現代の医療教育の複雑さに対応する質問を生成することが可能です。プロンプトエンジニアリングは、AIシステムの力を引き出すための重要な側面であり、適切なプロンプトの設計は、意図した出力を得るために不可欠です。

プロンプトエンジニアリングの詳細

目的を明確にする:
- 例: 「医学生の診断能力を評価するためのMCQを作成してください。」
患者の詳細を提供する:
- 例: 「45歳の男性患者が3日間の発熱、咳、および呼吸困難を訴えています。患者のバイタルサインは、体温38.5℃、血圧130/80 mmHg、心拍数90回/分、呼吸数22回/分です。」
質問形式を指定する:
- 例:
  - 質問: 「この患者の最も可能性の高い診断は何ですか？」
  - 選択肢: 「A. 肺炎 B. 気管支炎 C. インフルエンザ D. 慢性閉塞性肺疾患 (COPD)」
  - 正しい答え: 「A. 肺炎」
ガイドラインを設定する:
- 例:
  - 診断の焦点: 「質問は最も可能性の高い診断に焦点を当てるべきです。」
  - 正確さと関連性: 「生成されたMCQは最新の医療知識とベストプラクティスに沿っていること。」
  - 誤答選択肢: 「MCQには、現実的で挑戦的な選択肢を含める。」
言語とスタイルを指定する:
- 例: 「質問と選択肢は英語で書かれ、専門的かつ明確な言語を使用する。」
温度設定 *温度:どれだけ「創造的」に応答を生成するかのパラメーター
- 例: 「温度=0.7」(生成された出力が多様でありつつ、一貫性を保つため)