ChatGPT、Gemini、Perplexityの小児胸痛に関する回答の可読性と質を比較分析
The readability and quality paradox: Comparing ChatGPT, Gemini, and Perplexity outputs on pediatric chest pain queries
本研究は、小児胸痛に関するChatGPT、Gemini、Perplexityの回答の可読性、情報品質、科学的信頼性を比較分析した。Google Trendsで検索ボリュームが多い17のキーワードを用いて各AIに質問し、51の回答を得た。可読性スコアは6年生レベルを上回る難易度を示し、ChatGPTとGeminiはGeminiより言語的にアクセスしやすく構造的に単純であった。一方、Perplexityは情報品質と出典の信頼性において、ChatGPTとGeminiを大幅に上回るスコアを示した。しかし、AIの回答は大学レベルの言語構造を持ち、デジタルヘルスリテラシーの低い人々にはアクセス障壁となる可能性がある。どのモデルも引用の偏りや省略が見られ、専門家による医療相談の代替にはならない。臨床医は、家族がオンラインの健康情報を批判的に吟味するよう指導することが重要である。
- 小児胸痛に関する17キーワードでChatGPT・Gemini・Perplexityに質問し、計51回答を比較した研究
- Perplexityは情報品質と出典の信頼性でChatGPT・Geminiを大幅に上回った
- 全モデルで引用の偏りや省略が確認され、専門家による医療相談の代替にはならないと結論
- 回答の可読性は6年生レベルを上回り大学レベルの言語構造で、デジタルヘルスリテラシーの低い層にはアクセス障壁
生成AIの医療情報領域における性能差を定量的に比較した研究で、Perplexityが出典の信頼性・情報品質でChatGPTやGeminiを大幅に上回った点は、AI検索・回答サービスの差別化要因が「モデル性能」から「引用ソースの品質と信頼性」へ移りつつあることを示唆する。一方で全モデルに引用の偏り・省略があり、大学レベルの可読性で低リテラシー層に届かないという限界も明示されており、医療AIの商用展開では専門家監修や規制対応のコストを織り込む必要がある。ヘルスケアAI市場への投資判断では、品質評価・監査の仕組みを提供する企業の価値が高まるだろう。