人工知能を用いた放射線画像の撮像の個別化に関する検討
個々の患者の症例に対して最適な検査を選択し、適切な画像を撮影することが理想である。臨床現場ではあまりに多くの検査を限られた時間で実施しているため、個別の症例に関して適切な画像を選択する時間には乏しいのが実状である。ある程度の公約数的な画像プロトコルに基づいた画像検査を行うのが現状である。Chat-GPTを始めとする最先端の自然言語モデルは…
Kurage 論文トラッカー|東海・関東の大学の研究者
名古屋大学 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 › 伊藤 倫太郎
個々の患者の症例に対して最適な検査を選択し、適切な画像を撮影することが理想である。臨床現場ではあまりに多くの検査を限られた時間で実施しているため、個別の症例に関して適切な画像を選択する時間には乏しいのが実状である。ある程度の公約数的な画像プロトコルに基づいた画像検査を行うのが現状である。Chat-GPTを始めとする最先端の自然言語モデルは…
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。