医学論文検索における生成AI技術導入の有用性および妥当性の検証

Research Project

Project/Area Number	24K15655
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 90020:Library and information science, humanistic and social informatics-related
Research Institution	Sapporo Medical University
Principal Investigator	樋之津史郎札幌医科大学, 医学部, 教授 (80323567)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	深瀧恭子札幌医科大学, 医学部, 助教 (50913555)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywords	文献検索 / 生成AI / 論文スクリーニング
Outline of Research at the Start	医学研究を実施する際に文献検索は必須である。現在PubMedを多くの研究者が利用している。近年、主要学会発表抄録も網羅したGoogle Scholarを利用する研究者が増えている。加えて、生成AIを用いた文献検索が可能である。しかし、Google Scholarも生成AIを用いたシステムも検索の過程はブラックボックスで、結果の再現性は不明である。この研究では、異なる検索システムに対し同じ検索式で複数回検索し、再現性を明らかにする。また各検索において、PubMedに加えてGoogle Scholarや生成AIを用いることの有用性スコアを算出する。領域やCQでスコアの違いがあるか検討する。