ねえ智也くん、この論文のタイト…
解説
ねえ智也くん、この論文のタイトル見て興味が湧いたんだけど、「プロンプトエンジニアリングパラダイムと医療応用」って何が書いてあるの？
ああ、これはね、医療分野での大規模言語モデルを効果的に使うためのプロンプトエンジニアリングについての研究だよ。プロンプトエンジニアリングっていうのは、モデルに正確な情報を提供して、より良い結果を得るための技術のことだね。
へえ、それってどういうこと？
例えば、医療用語やフレーズをモデルが理解できるように調整することが含まれるんだ。この論文では、プロンプトデザイン、プロンプト学習、プロンプトチューニングという三つのアプローチがあることが説明されているよ。
それで、どんな結果が出たの？
この研究では、多くのプロンプトデザインの研究があるけど、実はそれらの多くが基本的な比較を欠いているんだ。だから、より厳密な評価が必要だと提言している。
なるほどね。これからの医療で、どんな影響があると思う？
正確なプロンプトエンジニアリングができれば、医療分野でのAIの活用がもっと進むかもしれないね。診断支援や治療計画の精度が向上する可能性があるよ。
うわー、それはすごいね！でも、難しそう…
確かに難しいけど、これからの研究でどんどん改善されていくと思うよ。
ねえ、智也くん、私たちも何か面白いプロンプト考えてみない？
それは…ちょっと待って、亜美さん、それはまた別の大きなプロジェクトになりそうだね（笑）。
要点
プロンプトエンジニアリングは、特に医療分野での大規模言語モデル（LLM）の可能性を引き出すために重要です。
医療分野でのプロンプトエンジニアリングの効果はまだ十分に探求されていません。
この研究では、医療におけるプロンプトエンジニアリングを適用した114件の最近の研究をレビューしました。
プロンプトデザイン（PD）が最も一般的で、78件の記事があります。
プロンプト学習（PL）、プロンプトチューニング（PT）、プロンプトデザイン（PD）の用語が12件の論文で入れ替えて使用されています。
ChatGPTは最も使用されているLLMで、7件の論文で敏感な臨床データの処理に使用されています。
「思考の連鎖」が最も一般的なプロンプトエンジニアリング技術として現れます。
PDの研究の64％が非プロンプト関連のベースラインを欠いています。
将来の研究貢献を導くための推奨事項を提供します。