人工知能は医療業界を救えるのか?
人工知能は、患者ケアの重要な分野に取り組むことで、医療エコシステムに革命をもたらします。診断やリスク評価から治療手順の選択に至るまで、医療機関が人工知能を導入して患者により効果的かつ正確な介入を提供できる機会は数多くあります。
##人工知能には独自の利点と課題があります
医療機関は次のことを活用できます人工知能は、患者の健康データを収集および分析して、リスクを事前に特定して予防し、予防医療のギャップを埋め、臨床的、遺伝的、行動的および環境的要因が集団にどのような影響を与えるかをより深く理解することができます。 人工知能は、その画期的なイノベーションにより、ヘルスケア、小売、製造、旅行などの多くの業界に急速に変革をもたらしています。過去数年間、医療業界では、治療、疾患分析、患者満足度の向上において多くの革新が行われてきました。 テクノロジーにより、医師による患者の治療方法が大きく変わりました。人工知能の分野では、その利点を医療に提供するためにすでに多くの研究が行われています。ただし、これらの利点に加えて、人工知能は医療分野において多くの課題にも直面しています。医療業界における人工知能の利点
医療機関は、従業員が人工知能システムを使用できるようにするために、さまざまな部門にトレーニング コースを提供する必要があります。 ヘルスケア業界で AI が直面する課題に入る前に、業界で成功している AI のユースケースをいくつか見てみましょう: 人工知能アルゴリズムは個人の現在の健康状態を分析できます、そしてあなたが将来苦しむ可能性のある病気を予測します。したがって、患者は自分の命と苦しみを救う予防措置を講じることができます。 ディープラーニング技術を使用することで、病院はがんなどの重篤な病気の原因、症状、影響について調査し、研究結果を発表することができます。 ヘルスケア業界における AI の 3 番目のユースケースは、医療ソリューションです。 EMR は、医療業界で広く使用されているソリューションです。患者の臨床データを安全に保存し、医療上の緊急事態が発生した場合に患者の履歴に即座にアクセスできるようにします。ヘルスケア業界における 4 番目の AI ユースケースは、遠隔医療の使用です。医療業界における人工知能の課題
人工知能は多くの利点をもたらしますが、訓練を受けた人材の不足、偏見、データの不足など、いくつかの課題もあります。そしてシステムエラー。 人工知能アルゴリズムは、パフォーマンスを向上させるためにトレーニングするために大量のデータを期待します。人工知能システムは、まず大量のデータまたは慎重に厳選されたデータを使用してトレーニングされ、その後、任意のアプリケーション ドメインに展開されます。 AI システムのトレーニングに使用されるデータが不十分な場合、システムは期待した結果を提供できません。 特定のアプリケーションでは、トレーニングの幅と深さを備えた堅牢で厳選されたデータセットが不可欠ですが、プライバシーの問題、記録の識別の問題、規制上の問題によりアクセスが困難です。 もう 1 つの大きな課題は、医療ソリューションの構築にあります。専門家が診療所や病院に導入したときに正確な結果を提供できる人工知能システムを開発できることが期待されています。しかし、病院で AI を使用している医師から寄せられたフィードバックはかなり残念なものでした。医師と患者間のコミュニケーションに画面を強制的に使用することで、医師と患者の関係が崩壊しました。以上が人工知能は医療業界を救えるのか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
