RAG、XGBoost、その他で83.3%の診断精度を達成！新しい認知アーキテクチャの可能性とは？

健康LLM：認知アーキテクチャの確立されたベストプラクティスへの進化

• AIスペースは現在本当に加熱しており、スピードを上げています。新しいテクノロジーがスペースに広まり、様々な場所に組み込まれると、大きな進歩が小さな段階的な改善をかなり上回ることがあります。これは技術全般に当てはまることで、かつての仮想化エンジニアとして、仮想化が注目を集める際もありましたが、やがて日常的なものとなっていきました。

• 現在、AIの大規模言語モデルも同じフェーズを経ています。私たちは実際にこれらをより多くの方法で実装する方法を見つけており、その際の手掛かりとなる要素は、輝かしく興奮するものではなく、少々地道で刺激的ではありません。今日は、この特定の研究について話すことで、より確立された認知アーキテクチャのベストプラクティスに向けて取り組んでいることが興味深いと言えます。

• この研究は類似の研究と同様に多数存在していますが、この研究は先行公開されたアーカイブス上にすでに現れており、非常に説得力があります。最も重要なポイントは、Health LLMが83.3％の診断精度を達成できたということです。さまざまな技術を用いて、GPT 3.5 Turboや4をも凌駕していました。全体的なワークフローを通して見ていきましょう。

• Health LLMは、情報検索や生成の強化などを組み合わせ、文脈的学習や特徴抽出、内部での質問応答を行うことで、患者の症例を真剣に考えます。健康LLMがこのような成果を実現できた背景には、これらの多岐にわたる技法と工程が組み合わさっています。

健康LLM：認知アーキテクチャの確立されたベストプラクティスへの進化

AIの未来：医療診断に革新をもたらす技術

• 人工知能（AI）の進化は、医療領域でも革新をもたらしています。医療診断における様々な技術が統合されることで、新たな可能性が広がりつつあります。特徴量を生成するためにセマンティックエンベッディング、シーケンス・トゥ・シーケンス・トランスフォーマー、従来の機械学習などが活用されています。

• 個人的な経験から医療の診断プロセスに触れる機会が多いため、その複雑さについて語ることができます。医学における正確な診断は、症状だけをマッチングするだけではなく、患者の歴史やコントラ指標など、さまざまな要素を総合的に考慮する必要があります。

• 医療のデータベースと診断アンケートを連携させたプロジェクトが進行中であり、これによりAIが医療診断において新たなインサイトをもたらす可能性が高まっています。医療へのAIの応用は、未来の医療のあり方を変える重要な要素となることが期待されています。

• 技術の進歩と医療領域との融合は、人々の健康と医療の質の向上に貢献しています。AIを活用した医療診断システムは、医師の診断を補完し、より迅速かつ正確な治療法を提案することが可能になります。これにより、患者の生活の質が向上し、医療現場全体の効率も向上するでしょう。

AIの未来：医療診断に革新をもたらす技術

医療の未来：AIが医学に革命をもたらす

• 医学の世界では、AI（人工知能）技術がますます重要性を増しています。先月行われた研究では、実際の医療専門家の一部を模倣することが試みられており、その成果は驚くべきものです。

• 医学の学びは、一部が暗記によって成り立っています。人間の脳は情報を素早く思い出す能力があり、その多くはコンテキストに基づいて自動的に行われます。この点で、AIの発展には様々な情報を取得し、コンテキストを理解する能力が重要です。

• 医師や看護師が行う診断プロセスや治療法は多岐にわたります。そのため、患者の全体像を把握することが不可欠です。症状や診断の詳細、治療オプションなど、多くの情報を統合することが、的確な診断と治療につながります。

• 今後の研究では、患者の全体的な健康情報を取り込むことが求められるでしょう。これにより、過去の医療履歴や検査結果など、総合的な情報を取得し、より的確な診断を可能とすることが期待されています。

• 機械学習の観点から考えると、症状や診断などの情報を特徴として分析することが重要です。例えば、特定の症状や睡眠障害などがある場合、それらを組み合わせることで病気の診断に役立ちます。

• AIの活用により、医学の未来はより効率的かつ的確な診断と治療を実現する可能性が広がっています。患者の症状や経過を綿密に分析し、最適な治療法を提案することで、医療の質を向上させることができるでしょう。

医療の未来：AIが医学に革命をもたらす

未来の医療診断技術：GPTモデルの進化と挑戦

• 最近、医療界で注目されているのが、人工知能（AI）を活用した医療診断技術の進化です。GPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルを用いた研究が行われ、驚くべき成果が報告されています。

• 現在、GPT 3.5 Zero Shotモデルでは1/3の確度で診断が可能とされています。これは、低コストかつ高速なモデルとしてはかなり優れている部類に入ります。しかし、GPT 4におけるFuse Shotと情報検索を組み合わせた場合でも、確度は2/3にとどまります。

• そこで、研究者たちは新しいアプローチを取り入れ、患者の症状を複数の視点から分析することで、確度を83.3%まで向上させることに成功しました。これは医療機器として十分信頼性のあるレベルとは言えませんが、将来性を感じさせる結果と言えます。

• また、現段階ではデータセットに61種類の病気しか含まれていません。ICD 10や11などを考慮すると、数十万もの可能な診断が存在することを考えると、さらなる研究が必要とされます。

• この研究からは、AIを活用した医療診断技術が着実に進化を遂げつつあることが窺えます。今後、患者の遺伝情報や家族歴などの要素を加えることで、さらなる確度向上が期待されます。将来的には、99%に近い正確な診断が可能となる日もそう遠くないかもしれません。

未来の医療診断技術：GPTモデルの進化と挑戦

新しい認知アーキテクチャの可能性に迫る

• 最近、新しい認知アーキテクチャに関する興味深い研究が行われています。これらの研究では、画期的なアーキテクチャや手法が提案され、従来の手法よりも優れた性能を示しています。

• 例えば、今回の研究では、情報の検索を行う際の有無でテストを行いました。その結果、情報の検索を行わない場合の正確性が5%低下することが明らかになりました。このように、従来のアプローチとは異なる新しい手法が、認知アーキテクチャの進化に大きく貢献していることが示されています。

• 過去に光学画像認識や畳み込みニューラルネットワークによる1%の改善が大きな進歩とされていましたが、現在では20%や5%の改善が可能となっています。この研究においても、このような大幅な性能向上が示されたことは、非常に興奮すべき点であり、今後の展望に期待を持たせます。

• 個人的に数年間にわたりメッセージングやコミュニケーションに重点を置いてきましたが、この研究で示された認知アーキテクチャの可能性は非常に興味深く、自らの取り組みを振り返る機会となりました。新たなアイデアや手法も提示されており、常に進化する領域であることを改めて認識しました。

• 今後もこのような革新的な研究が行われ、認知アーキテクチャのさらなる発展が期待されます。画期的な発見やアイデアを生み出す研究者たちの取り組みに期待し、未来のテクノロジーに注目したいと思います。

新しい認知アーキテクチャの可能性に迫る

Conclusion:

医療領域のAI技術は急速に進化し、新しい認知アーキテクチャの潜在能力を開拓しています。将来的には、医療診断の正確性がさらに向上し、患者の医療の質が向上することが期待されます。

Q & A