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「イノベーションと持続可能性のバランス：病理学における環境責任に対する現実的なアプローチ」

この研究は、病理学における重大な懸念である深層学習の炭素排出量(CO2eq)に焦点を当てています。この環境への影響は、医療応用における深層学習の広範な普及において潜在的な障害となります。そのため、持続可能な取り組みの迫切な必要性が生じています。世界は医療の技術革新にますます依存する中で、環境への影響を理解し、軽減することが重要です。現在の深層学習モデルアーキテクチャの軌跡は、複雑さの増大という傾向を示しています。異なる機関からの研究者チームは、この発展とその環境への潜在的な影響を詳細に調査しています。しかし、彼らはモデル選択における戦略的な転換を提案することで、説得力のある解決策を提示しています。研究者たちは、最新かつ最大のモデルに重点を置くのではなく、計算量の少ないモデルを優先することを提案しています。この戦略的アプローチにより、エネルギー消費を削減し、モデルの最適なパフォーマンスを維持しながら、計算効率を向上させるために、不要なパラメータを外科的に除去するモデル削減の概念が導入されます。提案された解決策は、技術革新と環境責任をバランスさせるためのいくつかの重要な戦略から成り立っています。重要な側面のひとつは、特に病理学において大型の全スライド画像(WSIs)が一般的である場合、入力データの削減です。研究者たちは、専用の組織検出深層学習モデルによる組織のない領域の自動的な除外を推奨しています。さらに、研究は、組織内で最小限に必要な領域（ROI）の選択の重要性を強調しており、プロセスをさらに効率化し、排出物を大幅に削減しています。計算量の少ないモデルを選択することの重要性は、深層学習の環境への影響に深い影響を与えます。研究者たちは、新しいかつ大きなモデルが常に以前のモデルに比べて優れているという仮定が特定のタスクにおいては成り立たない可能性があると主張しています。以前の調査結果によれば、より単純な深層学習モデルは、さまざまな病理学のタスクにおいて、より高度なモデルと比較して同等またはより優れたパフォーマンスを発揮することができると示唆されています。特に、トレーニング可能なパラメータが少ない相対的にシンプルな深層学習モデルは、より深いモデルよりも優れたCO2eq排出量を大幅に削減しながら、性能を維持します。さらに、研究はモデル剪定という概念を導入し、持続可能性を向上させる別の手段としています。モデル剪定とは、非必須のパラメータを戦略的に除去することを指し、研究チームの調査結果によれば、最大40％の剪定を施した分類モデルは、剪定を施さない対照群と比較して、同じ精度を保ちながらCO2eq排出量を20〜30％削減することができました。この発見は、環境に持続可能な深層学習を確保するための戦略的なモデル開発の重要性を示しています。結論として、この研究は、技術の進歩と病理学における環境責任との重要な交差点を浮かび上がらせています。提案された手法は、効率を損なうことなく、深層学習の生態学的影響に取り組むための実用的で環境に配慮したアプローチを提供しています。医療コミュニティが技術革新を進めるにあたり、この研究は、研究者や産業が持続可能性を優先し、イノベーションを追求するためのパラダイムシフトを呼びかける旗印となります。これらの実践を採用することで、医療技術の限界を押し広げながら環境への影響を軽減する微妙なバランスが実現され、より持続可能な医療革新の未来が保証されます。

予測保全の理解-波データ特徴エンジニアリング（パート2）

この記事はWave Data Feature Engineeringに関する第2部です今回はスペクトル特徴に焦点を当てます追加で考えがあれば、どんどん共有してください！全体をチェックしてください...

未来を開く：放射線科におけるGPT-4の輝かしい約束

近年、ヘルスケア分野へのAIの統合は、診断、治療計画、患者の関与の革新をもたらしました。GPT-4は、放射線診断の自然言語タスクにおける潜在能力を示し、ゲームチェンジャーとなっています。共同研究論文「GPT-4の放射線診断における限界の探求」がEMNLP 2023で発表され、AIが放射線科医のワークフローに与える影響について掘り下げています。 GPT-4の放射線学的能力の包括的評価この研究は、X線、CTスキャン、MRIなどの画像技術を通じた疾患の診断と治療に不可欠なタスクに焦点を当て、GPT-4の能力と制限の深淵を解明することを目指しています。この研究では、PowerScribeソリューションで知られるMicrosoftの子会社Nuanceと共同で、厳密な評価フレームワークを採用しています。これは、専門医による評価メトリックを超えた従来の評価基準を超え、疾患の分類や所見の要約などの放射線学の現実世界のシナリオに取り組みます。 GPT-4の輝かしいパフォーマンス：Quantum Leap 探索の中で、GPT-4は希望の灯台として現れ、様々な放射線学的なタスクで新たな最先端のパフォーマンスを披露しています。前作のGPT-3.5モデルや既存の最先端の放射線学モデルを凌駕し、GPT-4は驚異的な10％の絶対的な改善を示しています。GPT-4が生成した放射線学報告書の要約は、経験豊富な放射線科医によって作成されたものと比較してだけでなく、一部のケースでは好まれることが予想外に明らかにされました。これは、これらの複雑な報告書の構造化を自動化する可能性を開拓します。また、読者にもおすすめの記事: 医療画像のAIに関する優しい導入放射線学を超えて：GPT-4の可能性の解き放たれた多様性 GPT-4の可能性は、放射線学の枠を超えて広がっています。放射線学報告書の自動的な構造化と標準化により、解釈可能性が高まり、エビデンスに基づいたヘルスケアのための現実世界のデータ（RWD）をサポートします。さらに、GPT-4の医学報告書をより共感性や理解しやすい形式に翻訳する能力により、患者の関与と教育の革命が約束され、ヘルスケアの意思決定における積極的な参加が促進されます。詳しい研究はこちら：放射線学の未来を形作るGPT-4の可能性私たちの意見 GPT-4の可能性が切り開くエキサイティングな道において、慎重さが私たちの指針です。結果は有望ですが、さらなる検証が包括的な研究や臨床試験を通じて求められます。GPT-4の登場は、医療、技術、政策の領域をまたいだ連携努力を要求し、その変革的な力を責任を持って活用するための期待に満ちた放射線学のスリリングな時代を告げています。GPT-4が患者ケアと安全に与える影響への期待には熱意があり、イノベーションと責任が人類のために共存する未来への道を切り開いています。

「ラジャン・セトゥラマンと一緒にデータ分析リーダーになる」

このLeading with Dataのエピソードでは、Rajan Sethuraman、LatentView AnalyticsのCEOが、Accentureから急成長するアナリティクス企業をリードするまでの経歴について話します。彼は、LatentViewの変革における課題を強調し、生成AI、人材獲得、地理的拡大を重要視しています。Rajanは、データアナリティクスのキャリアを始める人々に対する洞察を共有しています。このLeading with Dataのエピソードは、Spotify、Google Podcasts、Appleなどの一般的なプラットフォームで聴くことができます。 Rajan Sethuramanとの対話からの主な洞察アナリティクス企業は実行から戦略的提携への転換が重要であり、顧客価値の向上に不可欠です。人材獲得は技術的、数学的、ビジネススキルの組み合わせを重視し、持続的な学習の文化を育成する必要があります。生成AIはアナリティクスを革新し、個別化された効率的なソリューションの可能性を提供しています。戦略的な地理的拡大と非組織的成長は、アナリティクス企業が市場到達を広げ、能力を強化する上で重要です。データアナリティクス市場の急速な成長により、企業は新興のトレンドに適応し、隣接する機会を探求する必要があります。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論をする、今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！今度は、セッションでRanjan Sethuramanがした質問と彼の回答について見てみましょう！アナリティクスとデータサイエンスへの道のりはどのように始まりましたか？私は、Accentureで20年以上、KPMGで1年以上の経験を経て、2016年6月にLatentView Analyticsに入社しました。私がLatentViewに惹かれたのは、経営コンサルティングのバックグラウンドとデータアナリティクスへの経験を組み合わせて、人材獲得や予測モデリングを通じた分析を行う点です。このビジネスコンサルティングとアナリティクスの融合が、私をLatentViewに引きつけた要素であり、ここで複雑なビジネスの問題にデータアナリティクスを活用して取り組んでいます。…

「埋め込みモデルでコーパス内の意味関係を探索する」

最近、私はいくつかの仲間の学生や学者と話をしてきましたが、彼らは自由形式のテキストの分析に関心を持っていました残念ながら、皆が有意義な洞察を得ることはできませんでした

「Pythonにおけるサンプリング技術と比較の実践」

私は妻と一緒にクリスマスツリーを組み立てていました私たちは地下室に行って、木を持ち上げて階上に運び、下から上に向かって組み立て始めましたそれはいつも魔法のような瞬間です🎄そして次は...

「Pythonにおけるキャッシュの完全ガイド」

同じ引数で繰り返し関数呼び出しを行うと、計算が繰り返されることになりますメモ化は、関数呼び出しの結果を「保存」できる場合に役立ちます...

Pythonでのデータサイエンスの線形代数講座

数学の一分野である線形代数は、データサイエンスにおいて非常に役立ちます線形代数を使うことで、大量のデータに数学的な操作を行うことができます機械学習で使用されるほとんどのアルゴリズムも線形代数を使用しています

Google フーバーチャレンジ：レベル3

「Foobarチャレンジは、Googleが主催するコーディングチャレンジであり、PythonまたはJavaのいずれかで完了することができます私はPythonを使用してこの挑戦を完了しましたこの挑戦には独自のサーバーがあり、特定の…」

「関係深層学習ベンチマーク（RelBench）に出会ってください：関係データベース上の機械学習のためのリアルな、大規模で多様なベンチマークデータセットのコレクション」

人工知能（AI）と機械学習（ML）の急速な進歩の分野において、効果的で自動化され、適応性のある手法を見つけることは非常に重要です。AIとMLの手法の持続的な向上は、機械が何を達成できるかと人間が機械とどのように相互作用するかの可能性を再定義しました。ディープラーニングを含むAIの分野はデータに完全に依存しており、重要なデータはデータウェアハウスに格納されており、これは主外部キーの関係を介して複数のテーブルに分散されています。このようなデータを使用してMLモデルを開発することはいくつかの困難を伴い、既存のML手法は複数の関係テーブルにまたがるデータから直接学習するのに適していません。現在の手法では、データをフィーチャーエンジニアリングと呼ばれる手順を介して単一のテーブルに変換する必要があります。この課題に対処するため、スタンフォード、Kumo AI、イエール、マックス・プランク、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究者チームは最近、Relational Deep Learningを提案しました。このエンドツーエンドのディープレプリゼンテーション学習手法は、複数のテーブルに分散されたデータを扱うことができます。この手法は、関係テーブルを異種グラフとして基本的な方法で再構築するために開発されました。このグラフモデルでは、各テーブルの行がノードを表し、主外部キーの関係がエッジを定義します。 Message Passing Neural Networks（MPNN）を使用して複数のテーブルを自動的にトラバースし、学習することで、手動のフィーチャーエンジニアリングを必要とせずに、すべての入力データを活用する表現を抽出します。チームはまた、ベンチマークデータセットとRelational Deep Learningの実装を含む包括的なフレームワークであるRELBENCHを提供しています。これらのデータセットには、Amazon Product Catalogの書籍レビューやStack Exchangeなどのサイトでの会話など、さまざまな主題が含まれています。 RELBENCHには、次の3つの主要なモジュールが含まれています。データモジュール：RELBENCHのデータモジュールは、関係データセットを効率的に使用するためのフレームワークを提供します。その中には、時間的なデータ分割、タスクの指定、データの読み込みという3つの主要な機能が含まれています。モデルモジュール：このモジュールは、未処理のデータをグラフ表現に変換することで、Graph Neural Networks（GNN）の予測モデルを構築します。頑健なディープラーニングライブラリPyTorch Geometricを使用して、RELBENCHはいくつかの広く使用されているGNNアーキテクチャのベンチマークを行います。このモジュールはモデルアーキテクチャの柔軟性を可能にし、予測モデルの開発と生の関係データの間のギャップを埋めるのに不可欠です。評価モジュール：このモジュールは、モデルの性能を評価するための一貫した手順を作成します。モデルの予測を方法論的に評価することで、モデルの効果を定量化する量的な指標を提供します。このモジュールは、深層学習フレームワークから独立して作られているため、さまざまな人気のある深層学習ツールと連携します。この柔軟性により、研究者や実践者は評価手順を犠牲にすることなく、自分の選択したフレームワークを使用することができます。

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