AIによる皮膚疾患の診断精度を7つのLLMで比較、正解率トップはGPT-4o

　大規模言語モデル（LLM）による皮膚科的診断は、診断サポートとして有益な可能性がある一方で、診断の正確性に関する知見は限られている。ドイツの研究チームは、乾癬、白斑、丹毒、酒さの4つの皮膚科疾患について、7つのLLM（GPT-4o、GPT-4o mini、Gemini 1.5 Pro、Gemini 1.5 Flash、Claude 3.5 Sonnet、Llama 3.2 90B、Llama 3.2 11B）の診断性能を比較し、その成果をDiagnosisに発表した。　研究チームは、オンラインの皮膚疾患データベース「Atlas Dermatológico」と「DermIS.net」から、乾癬（254枚）、白斑（108枚）、丹毒（85枚）、酒さ（53枚）の4つの皮膚疾患に関する合計500枚の画像を引用し、データセットを作成した。バイアスを
Source: 一般情報
AIによる皮膚疾患の診断精度を7つのLLMで比較、正解率トップはGPT-4o