ほぼテク8月8日GPT-4で「文章の中の大事な単語を拾いだす」テキストデータから宝を見つける究極のガイド？医療情報分析における固有名詞抽出の可能性！

ほぼテク読者の皆様、いつも大変ありがとうございます！
我妻裕太です。

GPTに関する連続投稿約106日目です！

本日は「文章の中の大事な単語を拾い出す」実験をChatGPTで試してみようシリーズです。
ChatGPTを有効活用できないか毎日試行錯誤中です！

本日のテーマも昨日から継続して医療情報です！
昨日の記事はこちらをご覧ください↓

先日、日ごろ「ほぼテク」をご覧いただいている方から、ほぼテクはなんでGPT-3.5が多いの？と問い合わせをいただきました！基本的にはGPT-3.5、GPT-4、Bardなど様々なLLMを実験して情報発信をしたいのですが、GPT-4は有料版なので、手軽に始められて、さらにLLMの面白さを少しでもお届けしたいということでGPT-3.5が比較的多いのです！

目先のところはGPT-3.5をベースにはするのですが、状況によって変えていきたいと思いますので、よろしくお願いいたします！

で、せっかくそのようなコメントもいただきましたので、今回はGPT-4で実験してみたいと思います。GPT-3.5と比較した場合にどのような結果がでるかお楽しみに！

医療情報分析における固有名詞抽出の可能性

昨日は医療情報分析におけるよくある課題の説明から実際の実験までを一通り説明いたしました。
本日は昨日のGPT-3.5で実施した実験を即GPT-4で開始します！

昨日の内容はこちらをご覧ください。

それでは早速試してみよう！

実験ルール
・サンプルのテキストデータから疾患、薬物、関連性について抽出できるか実験します。
・GPT-4で実験する。
・プロンプトは以下で実行します。

【プロンプト】
このテキストから、疾患の名前をすべて見つけてください。
このテキストから、薬物の名前をすべて見つけてください。
どのようなルールで抽出したのかの根拠も書いてください。
薬物の使用と疾患発症の関連性について述べられている情報を抽出してください。

【テキスト】
“MRI結果によれば、患者の左腎臓には直径3cmの塊が存在しました。初診時の症状は背部の痛みで、血液検査では高いクレアチニンレベルが確認されました。”

“新たな抗生物質、Curemycinは、耐性を持つ黄色ブドウ球菌に対して有効であるとの最近の報告があります。この結果は、Curemycinが新たなMRSA治療法としての可能性を持つことを示唆しています。”

“心房細動の早期発見は、脳卒中のリスクを軽減するために重要です。我々の最新の研究では、心電図とAIを組み合わせることで、心房細動の非常に早い段階での発見が可能となることを発見しました。”

“タイプ1糖尿病患者において、定期的なインスリン注射が血糖レベルを管理するのに有効であることが広く認識されています。しかし、最新の研究では、特定の食事療法がインスリンの依存度を減らす可能性があることが示されています。”

“本研究では、B型肝炎患者に対する新しい治療法として、抗ウイルス薬Zelonafirの使用を評価しました。Zelonafirを使用した患者は、プラセボ群に比べて有意に良好な結果を示しました。”

“免疫療法は、特定のがんタイプ、特に肺がんや腎臓がんの治療で効果を示しています。新しい免疫チェックポイント阻害薬Immunoxinは、既存の治療法に比べて有意に良好な結果を示しました。”

“乳がんのスクリーニングは、初期段階での発見と治療を可能にします。最近の研究では、新しい画像解析技術とAIの組み合わせが、乳がんの早期発見に有効であることが示されました。”

“臨床試験では、新しい心臓血管薬Revacorが高血圧患者の血圧を有意に下げることが確認されました。これは、Revacorが新たな高血圧治療法としての可能性を示すものです。”

“Alzheimexは、アルツハイマー病の進行を遅らせるための新たな薬物であり、初期の試験では有望な結果を示しています。Alzheimexを使用した患者は、認知機能の低下が遅く、生活の質が改善しました。”

“最近の研究では、定期的な運動と健康的な食事が、2型糖尿病の予防に有効であることが示されています。特に、低糖質の食事と適度な有酸素運動が血糖値の管理に効果的です。”

※上記のデータは、主に医療関連の記事や研究レポート、臨床試験の結果などを短くまとめたものとなります。実際の電子健康記録（EHR）や学術論文の一部分というよりは、各研究の要約や結果の概要を記述したものとしてご理解いただければと思います。

電子健康記録や論文の具体的なテキストは、患者のプライバシー保護や学術的な著作権などの理由から、公に共有されることは少ないため、デモデータとしては、上記のような形式を利用することが一般的です。

【デモ動画】

【抽出結果】

【疾患の名前】

MRSA（Methicillin-resistant Staphylococcus aureus、耐性を持つ黄色ブドウ球菌）
心房細動
脳卒中
タイプ1糖尿病
B型肝炎
がん（具体的には肺がん、腎臓がん）
乳がん
高血圧
アルツハイマー病
2型糖尿病
これらの疾患名は、文中で疾患の状態や治療法について言及されている部分から抽出しました。それぞれの疾患について、その特性、リスク、治療法、または予防法について具体的な情報が提供されています。

【薬物の名前】

Curemycin
インスリン
Zelonafir
Immunoxin
Revacor
Alzheimex
これらの薬物名は、文中でその薬物がどのような疾患の治療に使用され、またどのような効果があるかという情報と共に提供されている部分から抽出しました。

【薬物の使用と疾患発症の関連性】

Curemycinは耐性を持つ黄色ブドウ球菌（MRSA）に対して有効であり、新たなMRSA治療法としての可能性を持つ。

インスリン注射はタイプ1糖尿病患者において血糖レベルを管理するのに有効だが、特定の食事療法がインスリンの依存度を減らす可能性がある。

ZelonafirはB型肝炎の新しい治療法として有効で、使用した患者はプラセボ群に比べて有意に良好な結果を示す。

Immunoxinは肺がんや腎臓がんの治療で効果を示し、既存の治療法に比べて有意に良好な結果を示す。

Revacorは新しい心臓血管薬で、高血圧患者の血圧を有意に下げる。

Alzheimexはアルツハイマー病の進行を遅らせるための新たな薬物で、使用した患者の認知機能の低下が遅く、生活の質が改善する。

これらの情報は、各薬物がどの疾患に対してどのような効果をもたらすかという具体的な記述から抽出しました。それぞれの薬物について、それがどのような疾患の治療に使用され、またどのような効果があるかという情報が提供されています。

おぉ、おぉーーーー！今日もでましたね。驚きのおー。
しっかり丁寧な対応ですね。

結果をみてみるとほぼ同じ！

なんですが、実は以下の3点が大きな差になるかもしれません！

1.疾患は「MRSA（Methicillin-resistant Staphylococcus aureus、耐性を持つ黄色ブドウ球菌）」を見つけてくれています。

2.薬品は「インスリン」を見つけてくれています。

3.さらに関連性もGPT-3.5では出てこなかった「インスリン注射はタイプ1糖尿病患者において血糖レベルを管理するのに有効だが、特定の食事療法がインスリンの依存度を減らす可能性がある。」と言及しています。

GPT-3.5で検出できなかった疾患、薬品をしっかりキャッチアップしてくれていますね！
さすがLLM界の知的スター(^^)/

まとめ

っということでいかがでしたでしょうか。

本日は昨日に引き続きで医療情報の分析における固有名詞抽出をGPT-4で試してみました。
結果は以下のとおりでした。スピードであればGPT-3.5ですが、やはり正確性ではGPT-4が強いですね。

比較項目	GPT-3.5	GPT-4
回答の生成スピード	17秒	2分47秒
検出した疾患の数	10	11
検出した薬品	5	6
関連性の分析をした数量	5	6