305336記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. Improving Interactive Diagnostic Ability of a Large Language Model Agent Through Clinical Experience Learning（臨床経験学習による大規模言語モデルエージェントの対話的診断能力の改善）
1未満 分で読了
1 views

Improving Interactive Diagnostic Ability of a Large Language Model Agent Through Clinical Experience Learning

（臨床経験学習による大規模言語モデルエージェントの対話的診断能力の改善）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近AIが医療診断で人間より良い場面があると聞きましたが、うちの現場に導入できる話なんでしょうか。正直、モデルの”実地経験”って言われてもピンと来ません。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！最近の研究は大規模言語モデル（LLM: Large Language Model、大規模言語モデル）が診断で高い成績を示す一方で、患者と何度もやり取りして情報を引き出す「対話的診断」では性能が落ちることを指摘していますよ。

田中専務

なるほど。ということは、資料や論文を丸暗記する力はあるが、実際の問診で適切に聞き出す力が弱い、という理解で合っていますか？

AIメンター拓海

そうです。端的に言えばモデルは知識に基づく計画はできるが、限られた情報の中で「何をどう聞くか」という経験的な直感が弱いのです。そこで本論文は模擬的な臨床経験を与えて、相談の最初の段階での診断能力を高める方法を提案しています。

田中専務

これって要するに初期診断のときに

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
複数ステップ学習で一貫した表現を獲得するCORAL
（CORAL: Learning Consistent Representations across Multi-step Training with Lighter Speculative Drafter）
次の記事
非ガウス性多変量時系列の確率的予測のための動的コピュラモデル
（A dynamic copula model for probabilistic forecasting of non-Gaussian multivariate time series）
関連記事
異種コアを活かす省エネモバイルブラウジング
（Energy-aware Web Browsing on Heterogeneous Mobile Platforms）
AIは道具から泥棒へ：群衆ソース比喩で測る市民のAI認識
(From tools to thieves: Measuring and understanding public perceptions of AI through crowdsourced metaphors)
偽から実へ — バランスされた合成画像でスプリアス相関を防ぐ事前学習
(From Fake to Real: Pretraining on Balanced Synthetic Images to Prevent Spurious Correlations in Image Recognition)
行動的に正しいインフォーマント学習
（Behaviorally Correct Learning from Informants）
分子動力学との整合による信頼できる逆分子設計
（TrustMol: Trustworthy Inverse Molecular Design via Alignment with Molecular Dynamics）
若い星のスペクトル分類に条件付き可逆ニューラルネットワークを用いる II. カリナ座トランプラー14への応用
（Spectral classification of young stars using conditional invertible neural networks II. Application to Trumpler 14 in Carina）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
音声から「屋外録音」時の3D顔動作を合成する技術
（Synthesising 3D Facial Motion from “In-the-Wild” Speech）
  • 論文研究
大量のツイートに基づく市民の特徴付け
（Characterization of citizens using word2vec and latent topic analysis in a large set of tweets）
  • 論文研究
オミクスデータの統合的コンセンサスクラスタリングのための多重カーネル学習
（Multiple kernel learning for integrative consensus clustering of ’omic datasets）
  • 論文研究
生成モデルの精度と網羅性を分離して評価する手法の改良
（Improved Precision and Recall Metric for Assessing Generative Models）
  • 論文研究
SR-GANによるゼロショット学習の改良
（SR-GAN: SEMANTIC RECTIFYING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK FOR ZERO-SHOT LEARNING）
  • 論文研究
継続学習の三つのシナリオ
（Three scenarios for continual learning）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む