脊椎疾患に対する画像・臨床データ・カルテ記載を統合したマルチモーダルなAI予後予測
脊髄損傷や頚部脊髄症において、機能予後予測は治療戦略の計画に重要である。しかし既存の予測手法では正確度は7割程度であり、より信頼性の高い方法が求められている。この背景を踏まえ、本研究の学術的「問い」は、「大規模言語モデルとマルチモーダル、人工知能(AI)の組み合わせが脊椎疾患の機能予後予測の精度をどの程度向上させることができるか」とした。…
Kurage 論文トラッカー|東海・関東の大学の研究者
千葉大学 科研費の研究 1件(生成AIと行政DX)
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Kurage 論文トラッカー › 生成AIと行政DX › 古矢 丈雄
脊髄損傷や頚部脊髄症において、機能予後予測は治療戦略の計画に重要である。しかし既存の予測手法では正確度は7割程度であり、より信頼性の高い方法が求められている。この背景を踏まえ、本研究の学術的「問い」は、「大規模言語モデルとマルチモーダル、人工知能(AI)の組み合わせが脊椎疾患の機能予後予測の精度をどの程度向上させることができるか」とした。…
研究者の情報:CiNii Research の研究者ページ
研究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。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典:CiNii Research・KAKEN(国立情報学研究所)、国会会議録検索システム(国立国会図書館)。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。