Yuta Nakamura🐠 retweeted
Googleから論文をレビューしてくれるDeep Reviewの登場👀
Gemini4Argonでレビューしてくれて週2回まで無料(そんな論文書けない)
20分くらいかかりますが結構細かく見てくれて妥当な指摘をしてもらえます
これ無料なのはやばいですね。校正サービスが...
AI for academic research:
2 free paper reviews per week from Google's Deep Review, powered by new Gemini 4 Argon.
Google just launched Deep Review for reviewing draft papers.
You can pay for more. BTW, If you're revising more than 2 papers a week--how?
research.google/deepreview/
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日本語テキストの医療QAとして世界最大規模のデータセット「GENSHI-MedQA-1M」を公開しました
GENSHI AIはプロダクト開発だけでなく、アカデミアや日本の医療AIにも貢献していきます。
prtimes.jp/main/html/rd/p/00…
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NVIDIA × NV-Reason-CT:胸部CTから放射線レポートを生成するオープンAI
🔹約7万件のCTスキャンで学習。3D胸部CT全体を解析
🔹NVIDIA A100 GPU 1台で、30秒未満にレポートを生成した実証例
🔹Hugging Faceでモデル公開。院内GPUで動かせば、CT画像を外部クラウドへ送らずに処理可能。
情報元はリプ欄
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基盤モデル、やばそうなの出てるんだなぁ・・・
nnFoundation: 3D Foundation Models for Radiology
Trained on 2.1M scans, nnFoundation shows 3D radiology needs complementary architectures: convolutional models excel at local tasks, while transformer models dominate global reasoning.
arxivb.org/abs/2609.26924
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汎用的に!!
「腹部CTを幅広く読影するAI」
Science
・ 中国アリババ・浙江大学などのRADARが造影CTの146種類の所見を評価
・ 40万件超の造影CTと読影レポートで学習
・ 読影実験で放射線科医の診断感度が約10%向上
・ 多臓器の異常を拾い、見落としを減らす読影支援へ
science.org/doi/10.1126/scie…
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X線とCT/MRを数秒で位置合わせする医療AI「xvr」がNatureに掲載
🔹Vivek Gopalakrishnan氏らが開発した2D/3D位置合わせ基盤モデル
🔹数千件の全身スキャンで事前学習し、新たな解剖部位へ5分未満で適応
🔹X線と3D画像を数秒で位置合わせ。Python API・CLIを公開
情報元はリプ欄。
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Jev「高速で高性能な汎用分類器を作りました!」
ワイ「お、いいね☺️」
謎のJev-like「Local LLMをタスクA〜Fでfine tuningして、タスクA〜FでJevより速くて高性能なモデルを作りました!!!」
ワイ「それはBERTで良くない???」
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高速な判断に特化したAI - TypeSafe「Jev」 と System One Model|npaka @npaka123 note.com/npaka/n/n6f8dd30a5f…
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面白いことに、AIに芯をいじらせるほど論文は面白くなくなる。査読の対応をするほど魅力がなくなる。
「著者は完全に私の指摘に対応した。穴がなくなり、同時に面白さもだいぶなくなってしまった。リジェクトする理由がないので出版して問題ないが、論文の価値や魅力は穴があってもリバイズする前のほうが高かった。残念である。」という趣旨のコメントを頂いた。私も同様に残念である。
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「ChatGPT for Healthcareが電子カルテ・医療データと連携可能に」
・ 医療機関向け ChatGPT for Healthcare
・ 電子カルテEpicや医療データと連携
・ 質問すると電子カルテの記録から回答
・ PubMedなど9つの公的な医療情報源に接続。正確な情報を容易に比較・検証可能
ai.watch.impress.co.jp/docs/…
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🚀 #NLPコロキウム の開催案内
講演者:山口篤季さん @_gucciiiii (@sheffielduni)
日時:9/9 (水) 17:00– JST
※開始時刻にご注意ください
LLMは英語中心に学習されるため、低資源言語の話者はその恩恵を十分に受けられません。新しい有効な解決策を2つお話し頂きます。nlp-colloquium-jp.github.io/…
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ニュース❗️
ChatGPTが、世界最大の電子カルテEpicと直結すると。検査・薬剤・経過まとめ、さらにPubMedやClinicalTrials.govまで直結!
ついに医療AIの本番開始。AIは日常を超えて、常識になる、、、
医療現場が完全に切り替わる波がきますね
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モデル評価の落とし穴に関するブログを書きました
speed1313.github.io/posts/pi…
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デジカルAIエージェントがさっき入った。これ潮目変わったな。こんなに早くLLMがカルテに入って患者情報読んでくるとは思わんかった。この患者にケレンディアの適応ある?とか聞くとカルテとかデータ漁って頭悪いなりに考えて回答してくる。今は信用できないが、そのうちこれがSolとかFable並の知能になってきたら、検査とか処方も自動で組み立ててきて、医者は承認ボタン押すだけになるだろ。予想より遥かに早いスピードで進んでる気がする。
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おぉ、ついに富士フイルムの「Yahgee🐐」にLLMによるサマリ作成支援機能が搭載!
・退院サマリの作成時間を平均42%、最大60%短縮
・年間約2万件の退院サマリを作成している病院では年間約2700時間の削減効果が期待される
患者情報文書案を生成AIで自動作成する技術を開発
fujifilm.com/jp/ja/news/list…
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全国を回っていて勢いは肌で感じていましたが、いよいよ情勢調査でも「チームみらい」が議席獲得可能性ありと出てくるようになりました!!!
是非とも応援をよろしくお願いします!
#みらいを選ぼう #比例は安野たかひろ
↓↓↓
『諸派の「チームみらい」が議席を獲得する可能性があります』
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【都知事選から一年】
昨年の七夕の日、都知事選にて15万4638票をいただいてから、ちょうど1年が経ちました。
都知事選では1400万人の都民のうち「1%」の方から票を託していただきました。この「1%」のおかげで、 この1年間で多くのことを前に進めることができました。
当時私が訴えていたブロードリスニングというコンセプトは、いまや東京都や各政党が当たり前に実行する標準的な戦略になりました。都知事選で開発したポスターマップなどのシステムは、政党を超えて活用いただいています。これらはすべて、選挙で「1%」の皆さんから票を託していただいたおかげです。
7月20日に行われる参議院選挙では、「1%」の力で、私たちチームみらいを国政政党に押し上げていただきたいです。
全国民の「1%」の方に「チームみらい」に投票いただければ、私たちは国政政党になることができます。(得票数の2%で国政政党になります。投票率と有権者比率を考えての計算です)
国政政党になり、政党交付金を使って永田町にエンジニアチームを作り、手を動かし、テクノロジーの力でみんなの声が届く政治をつくります。
ぜひチームみらいに、あなたの一票を託してください。
比例は「安野たかひろ」あるいはひらがなで「みらい」とお書き下さい!
よろしくお願いします!
#みらいを選ぼう #チームみらい






























