人工知能が病理診断を支援!嘉定企業が「優秀トップ10」に選ばれる
最近、嘉定企業上海星邑信息技術有限公司(以下、復星星邁)が開発した気管支鏡検査用AI-ROSEインテリジェント補助分析システムの応用実践が「気管支鏡検査の優秀アプリケーショントップ10」の称号を獲得した。 2022年の上海都市デジタルトランスフォーメーション「ケース」に選ばれた唯一の人工知能医療企業ケースでもあります。
報道によると、Fosun Xingmai が開発した「気管支鏡用 AI-ROSE インテリジェント補助分析システム」は、全自動デジタル顕微鏡と人工知能分析ソフトウェアの 2 つの部分で構成されており、人工知能の深層学習と現場での人工知能を組み合わせることができます。迅速診断技術を組み合わせると、読影時間はわずか2分程度です。読影結果から判断すると、穿刺標本の客観的かつ正確な品質評価、性状判定、診断分類を行うことができ、人間の主観的偏見による臨床診断や治療への悪影響を最小限に抑えることができます。
このシステムは、医師の診断効率と精度を向上させ、長年の経験を持つ病理医に対する従来の技術要件を排除します。これが医療資源が比較的不足している草の根の病院や僻地に拡張されれば、より多くの臨床医が正確な診断と治療計画をタイムリーに策定できるようになる可能性がある。 」と復星星舞ブランドマネージャーのマディナ氏は語ります。
出典:上海嘉定
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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。

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

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。

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