エビデンスライブラリ
SR/MAN=137高品質
健康助言チャットボットとしての大規模言語モデル：システマティックレビュー
Large Language Models for Chatbot Health Advice Studies: A Systematic Review
Huo B, Boyle A, Marfo N, et al. — JAMA Network Open, 2025
137 件の LLM chatbot 健康助言研究で 99.3% がモデル版数を非開示、99.3% がプロンプト記述なし。CHART tool 開発の根拠。
対象集団MEDLINE / Embase / Web of Science (-2023-10-27) を網羅検索、7,752 件をスクリーニング、137 件の LLM chatbot 健康助言研究を採択サンプルサイズN=137
エビデンスの限界
研究デザインの異質性のためメタアナリシス不可、急速な LLM 進化により採用研究が掲載時点で陳腐化する可能性。
読者の方へ
7,752 件をスクリーニングし、最終的に 137 件の LLM チャットボット健康助言研究を統合分析した、AI 医療研究の方法論を問うシステマティックレビューです。
