生成AI時代の臨床研究手法の開発：研究効率と研究者の批判的思考力向上の両立
本研究は、生成AI時代において臨床研究の質と研究者の思考力を維持・向上させつつ、その効率化を実現する方法論を構築する。文献検索、ダミーデータ作成、解析支援など複数のプロセスにおける生成AI活用を体系的に評価・検証し、実践可能な活用法を提案する。
株式会社エクスブリッジ
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Kurage 論文トラッカー｜東海・関東の大学の研究者
東京大学 科研費の研究 2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 › 康永 秀生
本研究は、生成AI時代において臨床研究の質と研究者の思考力を維持・向上させつつ、その効率化を実現する方法論を構築する。文献検索、ダミーデータ作成、解析支援など複数のプロセスにおける生成AI活用を体系的に評価・検証し、実践可能な活用法を提案する。
本研究は、大規模医療データに対して生成AIを適用し、臨床疫学研究の新たな解析基盤を構築することを目的とする。DPCやNDB等のレセプトデータに加え、検査値や自然言語などの多様な情報を統合したマルチモーダルAIモデルを開発し、長期時系列データを低次元表現へ圧縮する。さらに、その表現を用いて高度なリスク調整および因果推論手法と統合し、臨床研究…
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。
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