ファインチューニングした大規模言語モデルを用いた脳MRIレポートの自動分類｜東京大学の研究

ファインチューニングしたLLMを用いて脳MRIレポートを治療前、治療後、非腫瘍の3群に分類する精度を調査し、放射線科医と同等の性能でより短時間で分類可能であることを明らかにした。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2024年7月12日　Neuroradiology
東海・関東の大学の著者	Jun Kanzawa（東京大学）、Koichiro Yasaka（東京大学）、Nana Fujita（東京大学）、Shin Fujiwara（東京大学）、Osamu Abe（東京大学）
著者（全員）	Jun Kanzawa、Koichiro Yasaka、Nana Fujita、Shin Fujiwara、Osamu Abe
被引用	41（OpenAlex）
原文	https://doi.org/10.1007/s00234-024-03427-7

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論文の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。著者が国会で発言したという意味ではありません。

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