【生成AI】ヘルスケア分野での主な活用先は、臨床業務の効率化と創薬の2つ？
医療現場での生成AI活用事例リサーチ（2023年12月時点）
最近バズワード化している「生成AI」。
生成AIはジェネレーティブAIとも呼ばれ、機械学習の一分野で、与えられたデータやパターンから新たなデータを生成する能力を持つ技術のことを指す。テキスト、画像、音声など、多様な形式のデータをもとに、新たなコンテンツを作り出す。
PR TIMESで、発表された2023年の企業トレンド調査では、プレスリリースで「生成AI」が「ChatGPT」を上回って登録されたとのこと。ChatGPTは生成AIに内包されると思うのだが、一旦それは置いといて。
というわけで（何の脈略もないが）、医療分野における生成AIの活用事例を簡易リサーチしたので、一部列挙する。
Atropos Health（米）：医療研究のリサーチ業務の短縮化
https://www.atroposhealth.com/
2023年10月5日に、ChatRWDというChatbotアプリケーションをリリース。
ChatRWDに質問を投げかけると、Atropos Health社が有する1億6000万に上る匿名化された患者記録から適切なデータを抽出し、結果を研究レポートの形式（PICO）としてアウトプットする。通常2-6カ月かかるといわれる研究レポートの作成を数分に短縮することに成功。
使われている技術：RAG・HyDE
おそらく、RAGの中でもHyDE（Hypothetical Document Embeddings：仮の文書の埋め込み）が使われてそう。
そもそも検索対象の文献数が膨大なので、文書を前もってベクトル化して検索対象にしておく必要があり、RAG（Retrieval-Augmented Generation）が使われていると推定。
また、ユーザーがチャットで質問した際に、一旦、AIがユーザーの検索クエリをPICOに合わせて改善する方法を提案していることから、LLMに仮説的な回答を作らせて（HyDE）、その回答をベクトル化して検索に使っているはず。
ユーザーの検索ワードが、ユーザーがほしい回答結果の文書と必ずしも類似しているとは限らないので、そのままRAGを使用したとしても精度が高くならないことがある。そのため、生成モデルを使ってユーザーの検索ワード自体も文書検索に合うようにチューニングしてしまおうという感じ。
医者信息科技（中）：ヘルスケアAI問診
独自のLLMを開発し、糖尿病、高血圧、高血脂、高血糖、肺結節などを管理する10以上のエキスパートモデルをそろえ、病気によって異なるそれぞれの状況に対応した、ヘルスケアAI問診を提供。
続きは、こちらで記載しています。
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