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M42がMed42を導入：医療知識へのアクセス拡大のためのオープンアクセスクリニカル大規模言語モデル（LLM）

M42ヘルスは、アブダビ、UAEに拠点を置き、有望な新しいオープンアクセスの臨床大規模言語モデルであるMed42を発表しました。この700億パラメータのモデルのリリースは、医療の革新をもたらす可能性のある高度なAI機能への一般のアクセスを増やす取り組みにおいて、画期的な瞬間です。 MetaのLlama-2 – 70Bモデルから微調整されたMed42は、オープンソースの医療AIの先行モデルよりも大幅に優れています。このモデルは、多くの医療問答データセットでOpenAIのChatGPT 3.5を上回り、USMLEのゼロショット評価で最大72％の正確さを実現しています。これは、Med42が医師に簡単に統合された医学知識へのアクセスを提供することにより、臨床的な意思決定を支援する能力を示しています。 M42 Health AIチームは、大規模な人間がキュレーションした医学文献と患者情報のデータセットを使用してMed42を構築しました。M42、Cerebras、およびCore42（M42の子会社）は、Condor Galaxy 1スーパーコンピュータを微調整するために協力しました。モデルの有効性は、Mohamed bin Zayed University for Artificial Intelligence（MBZUAI）の専門家によって評価されました。 M42のMed42は、一般の人々に医学情報をより公開するために作成された無料で公開されている臨床の大規模言語モデル（LLM）です。LLaMA-2に基づき、700億のパラメータを持ち、この生成型のAIシステムは医学的な問い合わせに正確な応答を提供します。 Med42の最も強力なポイントの一つはその適応性です。AIの助手として、それは医学的な判断を大きく変える可能性があります。医療記録に基づいた個別の治療計画の生成から、大量の医学資料の整理プロセスの高速化まで、さまざまなことに使用することができます。臨床的な意思決定の改善や医療用途のLLMへのアクセスの拡大の可能性を持つAIの助手として、Med42は現在テストと評価のために利用可能です。使用例としては以下があります：健康に関する質問への回答医療歴の概要医学診断のサポート一般的な健康に関する質問 Med42のコードとウェイトはHugging…

AIの障壁を越える：OpenAIがLLMsをメインストリームの成功へ導くまで

「ML開発者ツール（広くはMLOpsとして分類される）が単体のビジネスとして成り立つかどうかについては常々懐疑的な意見を述べてきましたが、ごく一部の例外を除いて、私の意見は正しかったと証明されました...」

「Devtoolsを使ったRデータパッケージの作成と公開の詳細ガイド」

「2023年のPositカンファレンスでスピーカーに招待され、アニメーションと相互作用を使ったストーリーテリングについてプレゼンをする機会を得たとき、完璧なデータセットについて数ヶ月間悩みましたどれも興味深いものばかりでした...」

臨床データサイエンスを活用して臨床結果を向上させる

イントロダクションテクノロジーとデータの融合によって定義される時代において、データサイエンスの力は従来の枠組みを超え、革新の新たな時代を切り拓いています。今日、私たちは健康、テクノロジー、データサイエンスが融合し、医療の風景を革命化するという光り輝く旅に乗り出します。この探求では、データサイエンスの従来の応用を超え、実行可能な洞察が患者ケアの変革と臨床アウトカムの究極的な向上を推進する世界に踏み込みます。この記事では、データサイエンスが患者ケアにおいてどれだけ重要で影響力があるかを、特に腫瘍学に焦点を当てて紹介します。学習目標：臨床データサイエンスとは何かを理解する。データサイエンスとデータの可視化が臨床の意思決定をどのようにサポートするかを、事例研究を通じて学ぶ。臨床データサイエンスの目標と目的を理解する。臨床データサイエンスとは何かこの急速に進化するデジタル時代において、私たちは健康、テクノロジー、データサイエンスの融合を目撃しています。臨床データサイエンスの領域は、これらの3つのドメインを組み合わせて、患者ケアに強力な影響を与えるものです。医療関係者であるか、データ愛好家であるかに関わらず、この交差点を理解することは重要です。臨床データサイエンスは単なる従来のデータサイエンスではありません。医療のユニークな要求に合わせたデータサイエンスです。スマートヘルスデバイスやウェアラブルなど、さまざまなソースからの臨床データを活用しています。しかし、データを収集するだけではありません。それを実行可能な洞察に変えて、患者ケアの改善に活かすことが重要なのです。臨床データサイエンスの重要性なぜ臨床データサイエンスが非常に重要なのでしょうか？その答えを見つけるために、医療、テクノロジー、データサイエンスの交差点に踏み込んでみましょう。これらの領域が組み合わさることで、可能性の世界が開かれます。医療関係者は医療の微細な点を理解せずにデータサイエンスのツールを効果的に使うことはできませんし、データサイエンティストはこれらの専門家と協力するために医療の理解を必要とします。この2つの領域の交差点に入ることで、成功の秘訣が見つかるのです。それでは、実行可能な洞察についてなぜ関心を持つ必要があるのでしょうか？例えば、糖尿病のような特定の健康状態に苦しむ患者を想像してみてください。臨床データを使用して、異なる年齢層や地域での病気の有病率を分析し、医療提供者がより効果的なケアのためのアプローチを調整するのに役立てることができます。実行可能な洞察を活かす臨床データでは、臨床データサイエンスはどのように魔法を起こすのでしょうか？それは問題声明から始まります。データで解決できる医療の課題です。例えば、がんのスクリーニングの改善、ゲノミクスの研究、新薬開発の加速、がん監視の向上など、これらの問題声明が臨床データサイエンスのプロセスを推進します。特にバイタルサインや生体の状態などの患者データを収集し分析します。これらのパラメータは、治療計画に影響を与えます。薬の選択、化学療法のスケジュール、食事の勧めなどがその例です。臨床データサイエンスは、データに基づく意思決定を支援し、治療の効果を最大化するのに役立ちます。可視化は臨床データサイエンスの重要な側面です。わかりやすいインサイトを提供するダッシュボードは、医療関係者だけでなく患者にとっても価値があります。健康データの可視化により、個人は自分の健康状態をモニタリングし、時間とともにどのように変化するかを理解することができます。 2Dグラフだけでなく、3Dグラフも複雑な健康データのより深い理解を提供し、患者と医療関係者の両方が行う意思決定の品質を向上させることができます。情報に基づいた意思決定のための臨床データ可視化臨床データサイエンスは、生の臨床データを実行可能な洞察に変えることで、医療を革新する準備が整っています。医療技術、IoT、AI/ML、データサイエンスの交差点を通じて、この領域は医療関係者や個人に力を与えます。治療計画をカスタマイズし、情報に基づいた意思決定を行う可能性があります。この変革の中心にあるのは臨床データの可視化です。複雑なデータと現実の意思決定の間のギャップを埋めるものです。例えば、腫瘍学では、臨床データサイエンスにより、個々の患者の生体状態とバイタルチェックに基づいてカスタマイズされた治療プロトコルを提供することが可能です。データの可視化は、医療関係者や個人が複雑な情報を理解し解釈するのに役立ちます。自分の健康状態に関するわかりやすい情報を提供するダッシュボードの使用が1つの例です。これらのダッシュボードは医療関係者と患者の両方にカスタマイズすることができ、複雑なデータを理解しやすくすることができます。医療関係者、データサイエンティスト、テクノロジーエキスパートの協力は、データが私たちを改善された臨床アウトカムへと導く、影響力のある患者ケアエコシステムの創造に不可欠です。データサイエンスの臨床結果への影響臨床データサイエンスは単なる流行語ではありません。臨床結果を向上させるための強力なツールです。私たちは、生の臨床データを有益な洞察に変換することで、このツールを活用する必要があります。臨床データサイエンスの主な機能は、バイオ統計学、臨床プログラミング、臨床データ管理です。バイオ統計学は、臨床データが規制基準とコンプライアンスを満たしていることを保証し、p値、信頼区間などを分析することで、バイアスのない意味のある臨床データを確保します。臨床プログラミングは、CDISCなどの厳格な基準に従いながらデータを管理・処理します。…

AIレポート：スタンフォードの研究者がテック企業に透明性を求めるよう促す

「スタンフォード大学の研究者は、OpenAIやGoogleなどの企業に対して、データと人間の労働に関連する情報をより公開するよう促す報告書を発表しましたロイターの報告によれば、報告書の著者は、基礎モデルと透明性の必要性を指摘しましたスタンフォード大学の教授であり、研究者でもあるパーシー・リアン氏は...」

データサイエンスのプロフェッショナルにおすすめのトップ5のAIツール

イントロダクション今日のデータ主導の世界では、データサイエンスは情報の活用とイノベーションにおいて重要な分野となっています。データの量が増えるにつれて、データサイエンスのツールの重要性はますます高まっています。データサイエンスのツールは、データの収集や前処理から分析や可視化まで、職業の多くの側面で不可欠です。これらのツールにより、データの専門家は複雑な情報を解釈し、洞察力のある知識を得て、データ主導の選択に影響を与えることができます。AIとNLPの統合は、データサイエンスのツールの能力を拡大しました。AIによるツールはタスクを自動化でき、NLP技術は自然言語の理解力を高め、データサイエンティストとツールとのより高度なコミュニケーションを可能にします。本記事では、これらのツールの重要性について掘り下げ、人工知能（AI）と自然言語処理（NLP）技術との相乗効果に焦点を当てています。データサイエンスプロフェッショナルのためのトップ5のAIツール 1. ChatGPT ChatGPTはOpenAIによって開発された多目的な言語モデルであり、データサイエンスで貴重な役割を果たしています。テキスト生成と会話のために最初に設計されたChatGPTは、その優れた自然言語理解能力により、データ分析の強力なツールに進化しました。データサイエンスにおけるChatGPTの役割多目的なデータ分析ツール： ChatGPTは、自然言語理解における優れた能力により、データの解釈、計算、データ操作、モデル構築のサポートなど、データ解釈の多目的でユーザーフレンドリーなツールとして重要な役割を果たします。高度な自然言語処理： ChatGPTの高度な自然言語処理の機能により、データ関連のクエリに効果的に理解し、応答することができます。データサイエンティストはChatGPTを活用してデータセットを理解し、解釈し、洞察を得たり、計算を行ったりすることができます。これにより、さまざまなデータに関連するタスクが効率化されます。データタスクの効率化： ChatGPTは、計算を実行したり、データに変換を適用したり、データセットから有益な洞察を生成したりすることができます。これにより、繰り返しや複雑なデータ操作が簡素化されます。データのプロフェッショナルが生産性を向上させるのに便利な機能です。使いやすいインターフェース： ChatGPTの使いやすいインターフェースにより、技術的な専門知識のレベルに応じたデータサイエンティストを含む幅広いユーザーにアクセスできます。これにより、より直感的でアクセスしやすい方法でデータと対話することができます。 ChatGPTの欠点偏った応答： ChatGPTはインターネットからの広範なテキストデータでトレーニングされているため、偏ったまたは不正確な回答を生成する場合があります。トレーニングデータのバイアスにより、ChatGPTはこれらのバイアスを反映した回答を提供する可能性があります。したがって、ステレオタイプや不正確さを助長する可能性があります。高度なデータ分析には適さない： ChatGPTは強力な言語モデルですが、高度なデータ分析タスクには、専門ツールや深いドメイン知識が必要です。データサイエンスには、複雑な統計分析、機械学習アルゴリズム、詳細なドメイン知識などが関わることが多くあり、これらはChatGPTの能力を超えています。知識の制約： ChatGPTの専門知識は、トレーニングに使用されたデータに制約されます。さらに、特に2021年までのデータで最後にトレーニングされていたため、最新の情報にアクセスできませんでした。この制約は、データサイエンスにおいて、ニュースやトレンドについて現在の状況を把握することが重要な、賢明な判断や信頼性のある結論の導出に支障をきたす可能性があります。 2. Bard…

「7つの最高のクラウドデータベースプラットフォーム」

クラウドデータベースは、エンタープライズレベルのアプリケーションの開発をより簡単かつ低コストにし、柔軟性、利便性、そして標準的なデータベース機能を提供していますVoAGIがおすすめするものをご覧ください

Data Engineering

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AIにおける継続的学習の現状について

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