Kanato Masayoshi | 医療AI

医療AI研究 | 放射線科専攻医 | 電子カルテAIエージェントの研究で医療情報学会Best Practice Awardを受賞

[Kanato Masayoshi | 医療AI @KanatoMasayoshi]

🏆EHR-MCPに関する研究が、日本医療情報学会（JAMI）連合大会の Best Practice Award（口頭発表）を受賞しました！
電子カルテとLLMを接続するMCPを実装・評価した研究です。本研究を基盤として、より実用的な医療AIエージェントの開発・検証を進めていきます！
https://t.co/WoDB4WsqcC

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@gota_bara 進化が早すぎて実装のほうが追いついていないですが、これからですね！

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たしかに、LLMのほうから定期的に外部に確認に行かせるよりも、普通に外からトリガしたほうが賢いですよね。
色々工夫してやってきたことではあるけど、MCPの上でこれができるのは汎用性が高そう。

[Gota @gota_bara]

ChatGPT / Codexに限らずこれから重要になってくるやつ！（待ち望んでたやつ）

dotsでも使えるっぽいから、監視やイベントトリガー仕込めると、あらゆることをプロアクティブにできるようになるよ！ただ全然対応してない
https://t.co/xuLiP0nHma

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最初はさすがにプロジェクトごとにスレッド分けたいのにdotsは不便だなと思ってましたが、しばらく使ってみてそんな配慮は不要なことに気づきました。
ワンストップの窓口として使えるのは認知負荷が減って快適。
常駐型AI Agentは色々ありますが、dotsの強みはコンテクスト管理だと感じます。

[Yuichi Uemura @u1]

それにしてもdots、なんでこんなに大量並列作業依頼受けてもコンテキスト汚染されずに作業を忘れずにやれてるのだろう。謎テクノロジーすぎる

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dotsとテキストのやり取りでどうも噛み合わないときに、じゃあもう電話しようってなって「さっき送った件だけど…」って相談し始めるの、ほぼ人間と接してるみたいな感じになってきたな

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これからは、医療SI研究者として頑張っていきます。

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PCの調子が悪いと思ったら、codex自体が落ちてたのか…

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今の精度だとJevは使えるところが限定されるだろうけど、いずれ近い将来、あのレイテンシでGPT-6くらいの精度が出る日が来たときに何をしようかというアイディアを膨らませておきたい。

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話題になっているユースケースの中には普通に時間かけてLLMに解かせたほうが良いものも多いですよね。
使い所は、間違っても良い、判断根拠が必要ない（そもそも人間にAIの判断を意識させない）場面に限定されそうです。
医療関連だと電カルで次に開きそうな画面のprefetchみたいなところで使えそうでしょうか。
ユースケースが上手くフィットしたら後でfinetuneしたモデルに置き換える前提のPoC用途がメインですかね。

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低レイテンシを活かしたアイディアをとりあえずJevで実装してみて、上手くフィットしたら、後からfinetuneしたモデルに置き換えるみたいな使い方がいいのかな。手軽さがウケてるんじゃないですかね。

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@daichi_genshiai 話題になったことで色々おもしろいユースケースが出てきてますよね。

各社からはstructured outputの進化系のような形でAPIに組み込まれるかもしれませんね！（自分としては判断根拠も教えてほしいので、分類しかできないモデルは使いづらいのですが…

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電カルで次に開く画面を予測・preloadして高速化みたいな研究があったと思いますが、ああいうのはJevと相性が良さそう。マウスの位置や画面に表示されている内容が変わるたびに判定を繰り返し、実際にクリックされるよりも前に判定を完了してpreloadに入れる。

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ありがとうございます！
私も勤務先でDWHを経由してAIエージェントを活用しているので、有難さを実感しています。

ただ、書き込み系の処理（予約日変更などであっても）はできないのでもどかしさを感じます…。
また、AIシステムを多施設に展開するときもDWHの仕様に施設間差がある？ようなので、電カルというある程度共通の部分を抑えているとやりやすそうだなと思ってます。

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LLMを分類器として使うときは、答えだけでなく、その根拠も一緒に出力させている。AIの答えが自分の予想と大きく食い違っていたとき、大抵、LLMは自分が見逃していた情報に注目しているから。（もちろん、LLMが間違っていることもある）

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秋季大会の発表、無事終わりました！ありがとうございました！
次はAI関連の演題も発表したいですね

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折り畳みスマホのZ Fold 7を1年弱使っていますが、本当に良い。
電車の中でもすぐに本やCTを小さいタブレット感覚で読めるし、パワポを開いてその場でプレゼンができる。
タブレットと違ってポケットに入るので、本当にいつでも使える。
しかも、軽くて薄いので普通のスマホとしても使える。

買ってみて少し想定と違ったのは、
- 開いた状態での文字入力はしづらい（できるけど動きが大きくなる）
- 画面分割は思ったより使わない
- 何かを見せようとして人前でパカっと開くと、話題が一時的に折りたたみスマホに持っていかれる

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放射線学会秋季大会で、旭川にいます（AI関連の発表はないです）

[Kanato Masayoshi | 医療AI @KanatoMasayoshi]

医療は需要もリスクも高い領域ですが、モデルの性能が上がって、トータルで勝てる段階に来たということでしょうか！

toCも良いですが、病院での利用も割引が来たら嬉しいです！

[Nobu Kagiyama@Heart doctor @KagiyamaNobu]

ChatGPT for Clinicians❗️

なんと、アメリカの医者にGPT6 Astra Proが無料で使用可能に！！

先日のChatGPT x EPICの話と合わせて、もうドクターがChatGPTに治療相談をするのはデフォルトに

内科医の仕事と必要なスキルは劇的に変化しますね

[Kanato Masayoshi | 医療AI @KanatoMasayoshi]

確かにLLMそのものの弱点は、すぐに解決されますよね。皆が困っている問題ほど、莫大な資金と人員が投入されるから。一方、専門分野での応用と検証は、分野ごとに課題が異なり、投資も分散する。

直面しているのが、LLM一般の問題なのか、専門分野特有の問題なのか。
前者なら、モデルの進歩で解消される可能性が高いので、あまり深入りしないほうが良さそう。その問題はいずれ解決されるものだと仮定して、前に進むのが良い。
後者なら、ドメイン知識を活かして自分達で解決する意義が大きい。

[akchan @akcharine]

プロンプトエンジニアリングがモデルの性能向上に吸収されていったごとく、時間が解決する類いの改善は資産性が低くく困る。

[Kanato Masayoshi | 医療AI @KanatoMasayoshi]

新モデルが出るたびに毎回、これほどの知能を一体何に使えば良いんだろう…となってしまうけど、以前に依頼した内容を同じプロンプトで再実行するだけでも結構違いが分かるので有益。