2023年、ヨーロッパのデジタルヘルス分野への投資が減少し、平均調達額も減少した。一方で、投資家数は増加し、製薬テクノロジー分野への投資が伸びた。
医療分野における大規模言語モデルの広範な応用を強調し、その効果的かつ倫理的な展開のために、詳細な経験的検証の必要性を示す。
専門分野向けのツールとデータセットの重要性を強調する。
医療デジタルツインの制御において、人工ニューラルネットワークは有望なアプローチである。
医師と患者の対話を効率的に要約するための大規模言語モデルを用いたプロンプトチューニングの効果的な方法を示す。
電子健康記録(EHR)からの情報アクセスを向上し、診断エラーを削減するために、解釈可能なリスク予測方法が提案されている。
医療の自然言語処理における解釈可能な深層学習とその進化に焦点を当て、XIAI(eXplainable and Interpretable Artificial Intelligence)の重要性を強調。
大規模言語モデルは医療コードの意味を理解しておらず、改善が必要である。
Transformerを使用した予測的プロセス監視アプローチと、グラフ位置符号化技術の重要性
大規模言語モデルとハイブリッドNLPモデルは、医師のメモを高精度で処理するための主要な手法として浮上している。