本研究では、黒箱モデルの決定に寄与する咳音の特徴領域を、勾配フリーの事後的説明手法を用いて特定する。
バーチャルリアリティ技術とデジタルツインを統合することで、医療教育と手術計画に大きな可能性がある。
40歳からのマンモグラフィー検査開始は、偽陽性の増加により、その後の検診受診率の低下を招く可能性がある。
FDAは検査室開発検査の安全性と有効性をより徹底的に審査する予定であり、これに対して業界団体が反発している。
単回投与のMVA-BNワクチンは、モンキーポックス感染を約60%予防できることが示された。
CataractBotは、白内障手術に関する質問に対して、専門家が検証した回答を提供することで、患者と医療従事者の情報共有を支援する。
音声は健康状態を示す豊富な生体指標であり、様々な疾患の検出に有望な結果を示している。しかし、これらの疾患検出モデルが実際に何を学習しているのか、その根拠は明確ではない。解釈可能な健康モデルの開発が重要である。
本研究では、音声トラクト変数(TV)と顔面動作単位(FAU)に基づく自己教師型マルチモーダル音声表現を開発し、これらの表現を用いて、うつ病の症状クラスの識別と全体的な重症度スコアの予測を行う。
本研究は、プロンプト学習フレームワークに基づいた知識強化型疾病診断手法を提案する。この手法は、関連する臨床ケースから外部知識グラフから構造化知識を取得し、それをプロンプトテンプレートにエンコーディングすることで、言語モデルの理解と推論能力を強化する。
LLMを活用したチャットボットシステムを専門家の検証と修正を通じて改善し、患者や介護者の医療に関する情報ニーズに効果的に対応することができる。