HIVケアにおける心血管健康教育のための大規模言語モデルCARDIOの学際的開発と微調整：チュートリアル
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Interdisciplinary Development and Fine-Tuning of CARDIO, a Large Language Model for Cardiovascular Health Education in HIV Care: Tutorial
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Sep 12; 27: e77053. doi: 10.2196/77053. Epub 2025 Sep 12.
概 要：
本研究は、HIVに感染している人々の心血管および代謝の併存疾患に対する予防教育を最適化するために、看護、公衆衛生、コンピュータサイエンスの学際的チームを活用しました。CARDIOと呼ばれる大規模言語モデル（LLM）の開発と評価を通じて、患者教育を支援するためのデータに基づく手法を説明します。慢性疾患の予防教育を通じて、患者ケアの革新を目指しています。
方 法：
まず、信頼できる公的な情報源からデータを収集し、HIVフォーラムの内容を補完データとして追加しました。次に、候補となる大規模言語モデルをベンチマークし、GPT-4を用いて多段階の質問応答を通じて微調整データセットを生成しました。選定したモデルは、低ランク適応と強化学習を通じて反復的に改良され、定量的な指標と定性的な専門家評価を統合しました。
結 果：
既存の大規模言語モデルは、n-gramの一致が悪く、モデルの回答との不一致が見られました（精度4.16、可読性4.63、専門性4.58）。微調整後、カスタマイズされたLlamaベースのLLMが個別化された文化的に適切な患者教育を提供する可能性を示しました。
結 論：
CARDIOの開発に関するデータに基づく手順を示し、心血管健康教育のための特化型LLMの性能が大幅に向上したことを報告します（精度5.0、可読性4.98、専門性4.98）。患者のパイロットテストは今後行われる予定ですが、ターゲットを絞ったデータキュレーションと厳密なベンチマーク、反復的な微調整がモデルの潜在能力の評価に寄与したことが示されました。