リッチ曲率を用いた医師紹介ネットワークの特徴付け
アメリカの医療提供システムにおける地域格差を理解するため、医師紹介ネットワークの構造的特徴を捉える新しい指標として、リッチ曲率が導入され、その有効性が示唆されている。
医療実践における大規模言語モデルの進化と影響の探索 - テキストからマルチモーダルへ
大規模言語モデルは、テキストベースのシステムからマルチモーダルなプラットフォームへと急速に進化し、医療分野を含む様々な分野に大きな影響を及ぼしている。
医療 AI の説得力、ベイズ帰属、医師の経歴上の懸念
医療 AI は医師の診断と異なる場合、注意の違いと理解の違いという2つの要因から生じる。AI の解釈可能性が、医師がこれらの要因をどのように帰属するかに影響し、医師の意見変更の意欲に影響する。予期に反して、解釈不可能な AI は注意の違いの帰属を可能にすることで、より説得力を持つことができる。この効果は医師の異常検出能力が低い場合に強くなる。さらに、解釈不可能な AI は医師の経歴上の懸念がある場合、診断精度を向上させることができる。
デジタル健康時代における健康データプライバシーの新しいアプローチ
健康データプライバシーを柔軟かつ状況に応じて適応的に管理するための新しいモデルを提案する。従来の二値的なプライバシー概念を超え、データの機密性、利用目的、利用者との関係性、時間的側面などを総合的に考慮することで、より適切なプライバシー保護を実現する。
医療分野におけるLLMチェーンの質問能力の解明
医療分野におけるLLMチェーンは、患者との対話を通じて関連情報を効果的に収集することが重要である。
AIによる個人化された臨床検査結果の解釈支援システム「Lab-AI」
Lab-AIは、信頼できる医療情報源からの検索支援により、患者の年齢や性別などの要因を考慮した正確な臨床検査の正常範囲を提供する。
インドネシアのePuskesmasへの医師-患者対話の即時転写および要約のためのLLMの利用
LLMを使用して医師-患者の対話を即時に転写し、要約することで、医療提供の効率性を向上させ、より質の高いケアを提供することができる。
薬物アレルギー管理のための CDSS の設計と評価 - LLM と医薬品データ統合の活用
LLMと医薬品データの統合により、従来のCDSSの限界を克服し、薬物アレルギー管理の正確性と効率性を向上させる。
医師の臨床意思決定支援におけるスペシャライズドLLMの影響評価: Ask Avoと ChatGPT-4の比較
医療現場でのLLMの活用を促進するために、Ask Avoは一般的なLLMであるChatGPT-4と比較して、医師の信頼性、実行可能性、関連性、包括性、ユーザーフレンドリーさの全ての指標で優れた成績を収めた。
人工知能を活用したヘルスケア技術評価の機会、課題、および政策的考慮事項
生成型人工知能技術は、システマティックレビューの自動化、リアルワールドエビデンスの生成、および健康経済モデリングの効率化など、ヘルスケア技術評価の様々な側面で活用できる可能性がある。しかし、科学的妥当性や信頼性、バイアス、公平性、規制および倫理的課題など、慎重に検討すべき課題も存在する。
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