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「Johns Hopkins Medicineの研究者たちは、正確な骨肉腫壊死計算のための機械学習モデルを開発しました」

がん医療の領域において、骨がん患者における化学療法の効果を評価することは予後の重要な指標となります。ジョンズ・ホプキンス医学の研究チームはこの分野で画期的な進歩を達成しました。彼らは、骨肉腫患者における腫瘍死の程度を示す重要な指標である壊死率（Percent Necrosis, PN）を計算するための機械学習モデルを開発・訓練し、その精度が筋骨格病理学者による結果と比較して驚異的な85％、一部外れ値を除いた場合は99％に達することを実証しました。 PNの計算は従来、筋骨格病理学者による豊富な注釈データに依存する労働集約的なプロセスであると同時に、2人の病理学者が同じ全スライド画像（whole-slide images, WSIs）を分析しても異なる結論に至る低い相互観測者信頼性の問題も抱えています。これらの課題を認識し、研究者たちは代替的なアプローチの必要性を強調しました。チームの取り組みは、最小限の注釈データがトレーニングに必要な弱く監視された機械学習モデルを開発することにつながりました。この革新的な方法論によれば、PN計算のためにモデルを利用する筋骨格病理学者は部分的に注釈付けされたWSIsの提供のみが求められるため、病理学者の作業量を大幅に削減することができます。このモデルの構築に際して、チームはジョンズ・ホプキンスの優れた米国の第三次がんセンターの病理学アーカイブからWSIsを含む包括的なデータセットを作成しました。このデータは、2011年から2021年の間にセンターで化学療法と手術を受けた骨中髄型骨肉腫の症例だけで構成されています。筋骨格病理学者は、収集された各WSIs上の3つの異なる組織タイプ（活動性腫瘍、壊死腫瘍、非腫瘍組織）を綿密に注釈付けしました。さらに、病理学者は各患者に対してPNを推定しました。この貴重な情報を手に入れたチームは、訓練フェーズに入りました。研究者たちはトレーニングプロセスを説明しました。彼らは、モデルに画像パターンの認識を教えることでモデルを訓練することにしました。WSIsは数千の小さなパッチに分割され、そこから病理学者がラベル付けした方法に基づいてグループに分けられました。最後に、これらのグループ化されたパッチがモデルにトレーニングのために提供されました。このアプローチは、モデルにより堅牢な参照フレームを提供するために選択されました。ただし、一つの大きなWSIを単独でモデルに与えると発生する可能性のある見落としを回避するためです。訓練後、モデルと筋骨格病理学者によって、2人の骨肉腫患者の6つのWSIsが評価されました。その結果、モデルのPN計算と組織のラベリングとの間に85％の正の相関があり、筋骨格病理学者の結果と比較して驚異的な結果が得られました。ただし、軟骨組織を適切に識別することに時折困難があるため、一つのWSIにおいて軟骨が多く存在するため外れ値が生じました。その外れ値を除去すると、相関係数は素晴らしい99％にまで上昇しました。チームは今後、モデルの訓練に軟骨組織を取り入れ、WSIsの範囲を骨中髄型骨肉腫以外のさまざまな型の骨肉腫に拡大することを予想しています。この研究は、骨肉腫の治療成績の評価を革新するために重要な一歩を示しています。

AI倫理の役割：革新と社会的責任のバランス

「人工知能は急速に拡大している分野を表しており、AIが引き起こす倫理的なジレンマを認識することが重要です」

「ゲイリー・ヒュースティス、パワーハウスフォレンジクスのオーナー兼ディレクター- インタビューシリーズ」

ゲイリー・ヒュースティス氏は、パワーハウスフォレンジックスのオーナー兼ディレクターであり、ライセンスを持つ私立探偵、認定データリカバリプロフェッショナル（CDRP）であり、インフラガードのメンバーでもあります彼は多岐にわたるケースにおいて数百件の鑑識調査を行ってきましたこれらのケースには、データ/知的財産の盗難、ノンコンピート条項の施行、合併・買収における紛争などが含まれています

正確なクラスタリングを簡単にする方法：kscorerの最適なK-meansクラスタを自動選択するガイド

kscorerはクラスタリングプロセスを効率化し、高度なスコアリングと並列化を通じたデータ分析への実用的なアプローチを提供します

オープンAIは、最新のモデルGPT-4 Turboを発表しました

今週、OpenAIは公式ウェブサイトのブログを通じて、ChatGPTの複数の新機能を発表しましたまた、彼らは最近の開発者会議で、他のAIパワードツールに関する新しい情報も公開しました2023年はGPTのリリースの年になるようで、実際、OpenAIは3月にGPT-4を発表しました

「脳と体をモニターするイヤホン」

これらのイヤーバッドは、あなたが最高のパフォーマンスで脳と/または体が働いているかどうかを判断するためにあなたを聞きます

(Samsung no AI to chippu gijutsu no mirai e no senken no myōyaku)

サムスンエレクトロニクスは、韓国ソウルにあるサムスンの研究開発キャンパスで開催されたサムスンAIフォーラム2023で主役となり、人工知能とコンピュータエンジニアリングの画期的な進歩を披露しました。創造的なAIと持続可能な開発を重視した2日間のカンファレンスは、業界のエキスパート、学者、研究者、学生を一堂に集め、AIと半導体技術の未来を形作る意義深い議論の場を提供しました。創造的なAI技術の台頭サムスンリサーチが主導するフォーラムでは、創造的なAI技術の急速な進歩について深く探求され、日常生活と仕事の両方を再定義するとされています。基調講演者であるサムスンリサーチグローバルAIセンターエグゼクティブバイスプレジデントの金大炫氏は、サムスンが創造的なAI研究で業界と学界をサポートし、協力することにコミットしていると述べました。著名なプレゼンテーションには、OpenAIのHyung Won Chung博士が大規模言語モデル（LLM）の課題と将来の軌跡について述べ、Jason Wei氏がLLMによってもたらされるパラダイムシフトを探求しました。マルチモーダルAI技術のトレンド韓国大学教授の徐弘錫氏は、テキストや画像などさまざまなデータタイプを同時に処理できるマルチモーダルAI技術についての洞察を共有しました。午後のセッションでは、国内の主要な大学の院生が国際AIジャーナルに掲載された論文を発表しました。ソウル大学は効率的なコード生成と検索技術を披露し、韓国科学技術院（KAIST）と延世大学のチームは、言語モデルの細かい評価能力およびテキストからイメージの生成技術を実演しました。 Samsung Gaussの公開最後のセッションでは、伝説的な数学者カール・フリードリッヒ・ガウスにちなんで名付けられた包括的な創造的なAIモデルであるSamsung Gaussが公開されました。このモデルは、世界的な現象と知識を参照して消費者の生活を向上させることを目的としています。Samsung Gauss Languageはメールの作成やコンテンツの翻訳などのタスクを容易にし、Samsung Gauss Codeは社内ソフトウェア開発を最適化し、Samsung Gauss Imageはクリエイティブな編集や解像度向上が可能な生成画像モデルです。 Samsung Gaussの将来の応用現在は従業員の生産性向上に活用されていますが、Samsung Gaussは様々なSamsung製品への応用拡大が予想され、新しいユーザーエクスペリエンスを約束しています。この記事では、SamsungのAI技術の開発と安全なAIの利用に焦点を当てています。AIレッドチームを通じて、SamsungはAIプロセス全体でセキュリティとプライバシーの問題に積極的に取り組んでおり、倫理的な原則に従っています。私たちの意見サムスンAIフォーラム2023が終了するにつれて、創造的なAIとSamsung…

「初めに、AWS上でMONAI Deployを使用して医療画像AI推論パイプラインを構築しましょう！」

この記事では、MONAI Deploy App SDKで構築されたアプリケーションに再利用可能なMAPコネクタを作成する方法を紹介しますこれにより、クラウドネイティブなDICOMストアから医療画像AIのワークロードへの画像データの取得を統合し、高速化することができますMONAI Deploy SDKは、病院の運用をサポートするために使用することができますさらに、MAP AIアプリケーションをSageMakerでスケールアップするための2つのホスティングオプションもデモンストレーションします

2024年に注目すべきAIを活用したヘルスケア業界のトップ8企業

2024年における人工知能（AI）が医療を変革する方法を、リーディングカンパニー8社が牽引する様子を探検してくださいAIが医療業界を変え続ける過程での最先端の革新に触れ、患者ケア、医用画像、病理学などでの画期的なイノベーションを発見してください

Tech

ハリソン.aiのCEOであるエンガス・トラン博士による、健康チェックにAIをスペルチェックとして使用することについての記事

臨床家主導の医療AI企業 Harrison.ai は、放射線科医にとって「スペルチェッカー」として機能するAIシステムを開発しました。このシステムは臨床画像の分析において重要な所見を示し、放射線学のイメージ分析のスピードと精度を向上させ、誤診を減らす効果があります。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードで、ホストのノア・クラビッツはHarrison.aiの共同創業者兼CEOのAengus Tran氏と、同社が自律型AIシステムによって世界の医療能力を拡大させる使命について話しました。 Harrison.aiの初期製品であるAnnalise.aiは、放射線学のイメージ分析を自動化するAIツールであり、より迅速で正確な診断を可能にします。Annalise.aiは124-130種類の異なる診断を行い、重要な所見を示して放射線科医の最終診断の支援を行います。現在、Annalise.aiは胸部X線と脳のCTスキャンに対応しており、今後もさらなる対応が進められています。 The AI PodcastHarrison.ai CEO Aengus Tran on Using AI as a Spell Check for Health Checks – Ep.…

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