医療チャットボットのQA応答分析と精度定量化

概要

本リポジトリ「Medical-Chatbot-QA-Response-Analysis」は、2024年3月から6月にかけて進められた、医療領域に特化した大規模言語モデル（LLM）ベースのチャットボット応答分析プロジェクトです。約4,000件の実際のチャットボット質問応答記録を収集・解析し、ユーザー群ごとの適合性や質問タイプ別の誤答パターン、各モデルの応答構造の比較などを通じて、医療業務での活用に向けた課題抽出と改善策の提示を目的としています。ChatGPT、Claude、LLaMA2、Clovaなど複数の先進的LLMの性能を定量的に評価し、医療チャットボットの信頼性向上に資する知見を提供しています。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 4
ファイル数: 8
メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

約4,000件の医療特化型LLMチャットボットQA応答記録を分析
ChatGPT、Claude、LLaMA2、Clovaなど複数モデルの性能比較・評価
ユーザー群別適合性や質問タイプ別誤答パターンの詳細解析
医療現場での実用的な応答品質向上に向けたインサイト提供

技術的なポイント

本プロジェクトは医療分野における大規模言語モデル（LLM）チャットボットの応答の質を定量的かつ多角的に評価する点で注目されます。まず、約4,000件の実際の医療質問応答データを収集し、非構造化テキストデータを対象にした高度な自然言語処理（NLP）技術を駆使して解析を実施しています。具体的には、質問の分類（症状、治療、予防など）やユーザー属性（患者、医療従事者など）による応答適合性の違いを明確化するとともに、誤答の傾向やパターンを抽出しています。

また、複数の先進的LLMモデル（OpenAIのChatGPT、AnthropicのClaude、MetaのLLaMA2、NAVERのClovaなど）に同一の医療質問を投げかけて応答を比較し、応答の正確性、詳細度、一貫性、専門用語の適切な使用など多面的な評価軸を設けています。これにより、単なる精度評価に留まらず、各モデルの強みや弱点、医療現場での適用可能性を定量的に検証しています。

さらに、応答構造の分析により、モデルごとの回答の傾向や表現スタイルの違いも明らかにし、ユーザー体験の質的向上に役立つフィードバックを行っています。結果として、医療チャットボットの信頼性向上や誤情報防止、ユーザーの安心感向上に貢献する実践的な指針を提供している点が技術的に優れています。

解析の実装にはJupyter Notebookを主体に据え、Pythonベースのデータ分析・機械学習ライブラリを活用。OpenAI APIやストリームリット（Streamlit）を用いたインタラクティブな分析ツールの構築も行われており、データの可視化やモデル応答の比較が容易に行えます。これにより、研究者や開発者が医療チャットボットの品質改善を効率的に進められる環境が整備されています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: プロジェクト概要と使用方法を記載
chatgpt1.py: ChatGPT APIを利用した応答生成スクリプト
d.py: データ処理や解析の補助コード
import openai.py: OpenAI API呼び出しのラッパー
import streamlit as st.py: Streamlitを用いた分析UIの実装

…他 3 ファイル

これらのファイルは、解析用データの前処理、モデル呼び出し、応答解析、結果の可視化まで一連の流れを実現しています。Jupyter Notebook形式での提供により、分析の再現性と拡張性も高く、他の医療AI研究者や開発者が容易に取り組める構成となっています。

まとめ

医療チャットボットの応答品質向上に向けた実践的なLLM評価フレームワークを提供。

リポジトリ情報：

名前: Medical-Chatbot-QA-Response-Analysis
説明: 説明なし
スター数: 1
言語: Jupyter Notebook
URL: https://github.com/chaechae618/Medical-Chatbot-QA-Response-Analysis
オーナー: chaechae618
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/213000037?v=4