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

• 研究課題/領域番号: 24K15655
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
• 研究機関: 札幌医科大学
• 研究代表者: 樋之津 史郎 札幌医科大学, 医学部, 教授 (80323567)
• 研究分担者: 深瀧 恭子 札幌医科大学, 医学部, 助教 (50913555)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: 文献検索 / 生成AI / 論文スクリーニング

研究開始時の研究の概要

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。