인공지능이 병리 진단을 도와준다! Jiading Enterprises가 '10대 우수 기업'으로 선정되었습니다.
최근 Jiading 기업 Shanghai Xingmai Information Technology Co., Ltd.(이하 Fosun Xingmai)가 구축한 기관지경 검사용 AI-ROSE 지능형 보조 분석 시스템의 적용 사례가 "Shanghai City Digital의 10대 뛰어난 응용 사례"를 수상했습니다. Transformation 2022'가 선정된 유일한 인공지능 의료기업 사례이기도 하다.
보도에 따르면 Fosun Xingmai가 개발한 "기관지경 검사용 AI-ROSE 지능형 보조 분석 시스템"은 완전 자동 디지털 현미경과 인공지능 분석 소프트웨어로 구성되어 있으며 인공지능 딥러닝과 현장 신속 진단을 결합할 수 있습니다. 기술. 읽는 시간은 약 2분 정도입니다. 해석 결과를 토대로 천자 표본의 객관적이고 정확한 품질 평가, 특성 결정, 진단 분류를 수행하여 임상 진단 및 치료에 대한 인간의 주관적 편견으로 인한 부작용을 최소화할 수 있습니다.
이 시스템은 의사의 진단 효율성과 정확성을 향상시켜 다년간의 경험을 가진 병리학자에게 전통적인 기술적 요구 사항을 제거할 수 있습니다. 의료자원이 상대적으로 부족한 풀뿌리 병원이나 오지까지 확대된다면 더 많은 임상의들이 적시에 정확한 진단과 치료 계획을 세울 수 있을 것이다. " Fosun Xingmai 브랜드 매니저 Madina가 말했습니다.
현재 Fosun Xingmai는 기관지 내시경 생검 과정의 최적화 및 속도 향상을 모색하기 위해 복단대학교 부속 중산병원과 장기적인 협력 관계를 구축했습니다. 이 병원의 병리학자인 후 친(Hu Qin)은 장기간 진단 결과를 비교한 결과 푸순싱마이(Fosun Xingmai)의 인공지능 장비의 정확도가 후배 세포병리학자들의 판단보다 약간 높은 것으로 나타났다고 밝혔다.
Fosun Xingmai는 "방사선, 병리, 초음파, 심장, 호흡기, 정형외과, 신경, 손톱 및 유방외과" 및 기타 여러 부서의 통합을 실현한 중국 최초의 인공지능 의료 기업으로 알려져 있습니다. 국내외 유명 의료기관 500개 이상과 산업 협력을 도모합니다. 1년 넘게 자딩에 정착한 이 회사는 국내외 의료기기 라이센스를 10개 이상 획득했으며, 전국 각급 병원에 3천만 회 이상 서비스를 제공하고, 110개 이상의 특허를 획득했습니다.
출처: 상하이 자딩
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미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
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SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
SK하이닉스가 8월 6일 12단 HBM3E, 321고 NAND 등 AI 관련 신제품을 선보인다.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
