AIを活用した研究要旨の一般向け要約による研究のアクセス性と透明性の向上
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年1月29日
タイトル：Leveraging artificial intelligence to summarize abstracts in lay language for increasing research accessibility and transparency
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2024 Oct 01; 31(10): 2294-2303.
概 要：
本研究は、研究結果を一般向けに提供することの重要性を認識し、AIを用いて科学的要旨を一般向けに要約する方法を開発することを目的としています。従来、一般向け要約の作成には多大なコストと時間がかかり、インフラも不足しているため、広く実施されていません。本研究では、ChatGPT 4を用いて、全国的な臨床研究募集プラットフォームであるResearchMatchにおける科学的要旨の要約を生成、評価、実装し、効率的に研究結果を提供することを目指しました。
方 法：
要約は一般の人々が理解できるリテラシーレベルで作成されるようにプロンプトを設計し、簡潔さ、明瞭さ、実用性を重視しました。研究者とボランティアがChatGPT生成の要約を、正確性、関連性、アクセス性、透明性、有害性の5つの観点から評価しました。精度分析と適応的ランダムサンプリングを用いて、評価に最適な要約数を決定しました。
結 果：
ChatGPTは、研究者のレビューに基づき、192文の要約文に対して95.9%の正確性と96.2%の関連性を達成しました。34人のボランティアの85.3%がChatGPT生成の要約を元の要旨よりもアクセスしやすいと感じ、73.5%がより透明性があると認識しました。要約は有害と見なされることはありませんでした。また、ResearchMatchの技術インフラを拡張し、750以上の研究に対して自動的に一般向け要約を生成・表示できるようにしました。
結 論：
ResearchMatchにおけるAI生成の一般向け要約の実装は、研究のアクセス性と透明性を向上させるためのスケーラブルなフレームワークの可能性を示しています。