生成AI応用応用
医療機関がAzure OpenAI ServiceでAI診断補助システムを試験運用しています。患者が『体重が2週間で15kg低下した』と入力したとき、LLMが緊急性を判定し『すぐに医師に相談してください』と出力すべき場合、このエスカレーション判定を実装するための最適な手法はどれか？
A.LLMの温度パラメータを0に設定し、確定的な回答を強制する
✗ 温度パラメータの調整は医学的エスカレーション基準を定義しません。
B.Semantic Kernelでファンクション呼び出しを組み合わせ、医学的リスク基準との照合ロジックを実装する← 正解
✓ 正解です。Semantic Kernelで事前定義された医学的リスク基準とLLM出力を連携させることで、信頼性のあるエスカレーション判定が実現します。
C.複数のプロンプトバージョンをA/Bテストして最適な指示を見つける
✗ A/Bテストは統計的最適化ですが、医学的責任を果たさず、規制要件を満たしません。
D.LLMの出力に『医学的アドバイスではありません』という免責文を追加する
✗ 免責文は法的保護を提供しますが、エスカレーション判定の実装そのものにはなりません。
この問題のポイント
Semantic Kernelで事前定義された医学的リスク基準とLLM出力を連携させることで、信頼性のあるエスカレーション判定が実現します。
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