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「両方の世界のベスト：人間の開発者とAIの協力者」

「これは、開発者を対象とした生成型AI生産性ツール（例：Github Copilot、ChatGPT、Amazon CodeWhisperer）が構造にどのような影響を与えるかを調査するシリーズの最終パートです...」

高リスクの女性における前がん変化の予測 マンモグラフィに基づくディープラーニング手法の突破

人工知能（AI）と深層学習の進歩により、医療診断と患者ケアの向上に新たな可能性が開かれました。最近のRadiology：Artificial Intelligenceに掲載された研究では、乳がんリスクの高い女性の前がん変化を検出する乳がんマンモグラフィベースのディープラーニング（DL）モデルの潜在能力を示しています。この研究は、特に疾病に対する感受性が高い人々の乳がん検出とリスク分類の向上に重要な約束を持っています。 この研究では、スクリーニングマンモグラムの広範なデータセットでトレーニングされたDLモデルの利用に焦点を当てました。 DLモデルの性能は、受信者操作特性曲線下の面積（AUC）を使用して予測精度を測定することによって評価されました。結果は有望なものであり、DLモデルは1年間のAUCが71％、5年間のAUCが65％で、乳がんの予測において優れた成績を収めました。一方、従来の乳房イメージング報告およびデータシステム（BI-RADS）システムは、1年間のAUCが73％でわずかに高いものの、DLモデルは長期の乳がん予測において優れた成績を収めました。5年間のAUCはBI-RADSの54％に対してDLモデルの63％となりました。 この研究では、将来のがん発症を予測するための画像の役割にも着目し、標準的なマンモグラフでは明らかにならない早期の前がんまたは前悪性変化を検出するDLモデルの正確性を評価するためにミラーリング実験を行いました。その結果、DLモデルの性能において将来の乳がんをイメージングすることの重要性が示されました。陽性ミラーリングでは62％のAUCが得られ、陰性ミラーリングでは51％のAUCが示され、DLモデルが前がんまたは早期の悪性変化を検出する可能性があることを強調しています。 特に有望な所見は、DLモデルが短期リスク分類においてBI-RADSシステムを補完する可能性です。DLモデルの結果をBI-RADSスコアと組み合わせることにより、識別力が向上し、スクリーニングマンモグラムの評価を高め、近期のリスク評価により正確な予測を提供する可能性が示唆されました。 研究者はまた、DLモデルのトレーニングデータセットがリスクが低い高リスクの女性に焦点を当てている点にも言及し、平均的な乳がんリスクのある女性に研究結果を直接外挿することには注意が必要であると述べています。さまざまな人口でのDLモデルの適用可能性と、より広範な患者の乳がん検出とリスク評価への貢献の可能性を探るためにさらなる研究が必要です。 全体として、この研究は、特に高リスクの個人にとって、乳がん検出とリスク分類におけるDLモデルの重要な約束を強調しています。技術の進歩に伴い、AIによるソリューションは乳がんスクリーニングおよび管理を革新し、早期発見と患者ケアの改善につながる可能性があります。

「機械学習モデルのバリデーション方法」

大規模な言語モデルは既にデータサイエンス業界を大きく変革しています最大の利点の一つは、ほとんどのアプリケーションにおいてそのまま使用できることです

「3億の仕事が本当にAIによる代替でさらされるか失われるのか？」

ゴールドマン・サックスの報告書の著者たちは、AIによる置き換えによって3億人の仕事が影響を受ける可能性があると示唆していますなぜなら、慎重であるべき理由と希望を持つ理由があるからです

「本当に3億の仕事はAIによる置き換えでさらされるか失われるのか？」

ゴールドマン・サックスのレポートの著者たちは、AIの置き換えによって3億の仕事が影響を受ける可能性があると示唆していますここには慎重でありつつも希望がある理由があります

コールセンターにおけるAIソフトウェアが顧客サービスを革命化します

人工知能（AI）技術の急速な進歩により、チャットボットの導入を特に受けた顧客サービスとサポートに変革的なシフトがもたらされました。通信、保険、銀行、公共事業、政府機関など、さまざまな業界が、今後数年間でAIによるソリューションの導入を進める予定です。この次世代の自動化されたサポートシステムの提唱者たちは、比類のない利益を想像していますが、その他の人々は潜在的な落とし穴について懸念を表明しています。この記事では、コールセンターにおけるAIの影響について掘り下げます。それは、優れた顧客体験を提供するか、既存の課題を悪化させるかを検討します。 また読む：ChatGPTは、医師よりも質の高い医療アドバイスを提供する AIによるコールセンターの台頭 人工知能は、近年著しい進歩を遂げ、専門家たちは、顧客サービス業務での広範な採用を予想しています。従来のチャットボットに頼るのではなく、新しい世代のAI駆動システムは、驚異的な能力を示します。彼らは、個々の顧客のニーズに合わせたカスタマイズされた応答を提供するために、継続的に学習し、適応し、膨大な情報を活用することができます。 また読む：Sanctuary AIのPhoenixロボットとTeslaの最新ローンチ、Optimus!に会いましょう！ 自動化サポートの二重性 高度なAIに基づく顧客サービスの見通しは有望ですが、その実装と潜在的な欠点については、正当な懸念があります。十分な準備なしに採用に急いだ場合、顧客の体験が失望する可能性があります。自動ループは、人道的支援にアクセスできず、困り果てた顧客が自分自身を取り囲んでいるという現実的な懸念があります。また、意図しない冒涜的または不正確なAIの応答も検討する必要があります。 また読む：ChatGPTがラジオホストに対して偽の告発を生成するため、OpenAIが名誉毀損訴訟に直面しています コールセンターの労働者への影響 コールセンターにおけるAIの導入は、今後10年間で何百万ものコールセンター労働者の大量失業を引き起こすことが予想されています。短期間では、状況は同じくらい厳しいようです。労働者は、クエリの処理に関する提案を提供し、パフォーマンスについて報告する機械による常時監視の見通しに直面しています。この増加した監視は、彼らの仕事の既に厳しい性質を強化し、より高いストレスレベルを引き起こす可能性があります。 また読む：人工知能の急速な上昇は、仕事の喪失を意味します：テックセクターで何千人もの人々が影響を受けています コスト削減と生産性向上のバランス 潜在的な欠点にもかかわらず、ビジネスにとって生成的AIの魅力は否定できません。最近のマッキンゼーの報告によると、顧客サービス機能の改善だけでも、世界中で4,040億ドルの驚異的な利益が得られる可能性があります。これらの潜在的な節約と生産性の向上は、組織がAI駆動のソリューションをさらに探求することを推進するでしょう。したがって、彼らはコスト効率と顧客満足度のバランスを慎重に維持する必要があります。 また読む：生成的AIは年間4.4兆ドルの貢献ができる：マッキンゼー 消費者のAIへの信頼 OpenAIのChatGPT、GoogleのBard、そしてMicrosoftのAI駆動のBing検索エンジンなどのAIチャットボットの出現は、一般大衆を魅了し、その応用についての多くの議論を引き起こしました。しかし、消費者の感情は分かれています。最近の調査によると、74％の回答者が、AIに基づく顧客サービスはライブ代表者とのやり取りよりも悪い体験を提供すると考えています。同様に、63％の人々が人間のエージェントをAIよりも信頼し、わずか6％がチャットボットに傾いています。さらに、カナダ人の大多数（63％）は、パンデミック中にチャットボットを雇用した企業が、ポストパンデミック時にライブ代表者に戻ることを期待しており、そうしない企業には否定的な影響があります。 私たちの意見 人工知能をコールセンターの運用に統合することは、機会と課題の両方を示します。潜在的な利益は、改善された顧客体験や巨大なコスト削減を含みますが、サービスの質やコールセンターの従業員への影響については正当な懸念があります。人間のタッチとAI駆動のサポートの適切なバランスを打つことは、AI時代において顧客サービスを最適化しようとする組織にとって重要です。コールセンターの景色がこの変革的なシフトを経験するにつれ、効率的で共感的な顧客体験の提供を優先し、AI駆動のテクノロジーの利点を受け入れることが不可欠です。

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