各種AI・Notionで医療現場を支える知と情報整理ライブラリ｜NB PagesLibrary

医師/研究者として得た情報整理とAI活用(ChatGPT, Notion)をNotionで誰でも使えるかたちに発信中 | 仕事がラクになるテンプレ、動画、ストアなど公開中 | NotionBooks→NB PagesLibrary（Xも本気ではじめます）|YouTube・ストアは下から|DM見てません

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これまで専門家向けの本を10冊編集してきました。Notionにはまりその経験から本を出そうと思いましたが、せっかくNotionを使って書いたものを別のフォーマットに変えるのはもったいないので、そのまま出しました。取り込めば困ったときに検索やNotion AIが内容を教えてくれます。他に息抜きなども！

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【医学論文の英語をAIで修正したらダラダラする】

＜元原稿＞これまでXの評価はAでおこなわれてきた。
しかし、Aは解像度が低いという難点があった。
そこで解像度の高いBが最近登場した。
Bそのものは実用的ではなかった。
今回はこういう工夫をしてBを使えるようにした。

＜AI＞
これまでXの評価は一般にはAでおこなわれる機会が多かった。
しかしながら、Aは有用であるが解像度が十分でないため使用が限定されてきた。
一方で、解像度、性能、汎用性の高いBが最近登場した。
しかし、Bそのものは技術的限界から今の段階では十分普及していないのが現状である。
そこで本論文においては、こういう工夫をしてBの操作性可能性を探った。

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非ネイティブが医学論文の英語をAIに修正してもらうと
1) 正確な表現をしすぎる
2) AI頻出の定型表現
ことで、主張が弱まる、という論文です。
AI-Assisted Academic Writing in Non-Native Researchers.
Journal of Coronary Artery Disease
https://t.co/AzE8kfUrSy

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医学研究で機械学習を精度予測だけでなく、未知の探索に使って論文が通らない皆様へ
それは機械学習が精度予測するものだと思われていて、外部検証がないとdesk rejectionを食らいます
探索的な研究を行うのにも機械学習が有用ですという総説です。お使いください。
https://t.co/JcRF1T7BP9

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医師は説明やカルテの記載に医学的、倫理的、法律的な責任がある。そこで一語一句、事実と、噂や想像と区別する必要がある。なので、AIのハルシネーションは、あとで訂正すればいいという分野と違って、なぜそんなことが起こるのか、使った方がリスクであり、それでは使わない方がましだ、などとそこに強いこだわりがある人が少なくない。「その情報はありません」と言うか、それらしいことを言うか、医療AIやカルテAIはChatGPTなどの汎用AIとの医師からの信用度はここに大きな違いがあると考えられる。

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AIをどれだけ使おうが文献の書誌情報が正しいかを確認するのがこれからの論文投稿の常識になりそうです。
AIを使えば使うほど尻ぬぐいが増えると感じる場合は、AIに依頼しすぎているのかもしれません。

[日経メディカル @NMonl]

1～2年前と比べると生成AIのハルシネーションは減りましたが、今でもしれっと存在しない文献を示すことがあります。

我々医師が日常的に論文を読み、引用し、総説を書き、教育資料を作成する以上、この問題は他人事ではありません。
https://t.co/vgULIO7uKi

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研究意欲を発揮できる環境が少ないのはもったいないといつも思います。大学病院だけが研究の場、という時代ではなくなってきていると思います。
当科もふくめ研究のできる一般病院は、安定した環境で研究できるというメリットがあります。そういう病院が日本でも増えてほしいものです。

[おんこ先生 @onkojp]

医局員🧑‍⚕️「博士号を取得しました！」

医局長👨‍🏫「おめでとうございます」

🧑‍⚕️「海外留学もして、論文もたくさん書きました！」

👨‍🏫「素晴らしいですね」

🧑‍⚕️「では、安定したポストを…」

👨‍🏫「医員（非常勤）のポストが空いています」

🧑‍⚕️「……」

👨‍🏫「その間に論文を出して、研究費を獲得して、教育と臨床も頑張ってください。あ、もちろん当直もね」

🧑‍⚕️「……」

研究が嫌いでアカデミアを離れる若手は少ないと思う。

研究は好き。 でも、

📌研究エフォートが低い（そのくせ見返り求められる）
📌将来が見えない
📌生活設計が立てにくい
📌海外との待遇差が大きい

そんな現実に直面する。

日本の研究力低下を防ぐために必要なのは、

「全部頑張れ」ではなく、

「研究を続けられる環境の整備」だと思う。

つまり、大学病院が研究機関なのか臨床機関なのか、役割が曖昧なまま、両方を個人に背負わせている

「なぜ若手が去るのか」ではなく、「なぜまだ残っているのか」を聞いた方がいい。

医局長「・・まあ研究したいから」

教授「じゃあ全部やって」

#研究環境 #医学研究 #限界医局長

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AIスライドの綺麗さを見せる時代は終わっている：医師のAIスライド作成は時短が目的である

https://t.co/gn3TuXJiRk

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・指導医や留学先を探している
・学会で座長をする前に発表者を知りたい
・共同研究相手や施設の特徴を把握したい
・自分の研究業績を客観的に振り返りたい
・自己紹介、昇進資料、採用資料を作りたい
こんな時に有用です。
https://t.co/UPROfrzK6p

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A社が最新モデルを出す
→ B社がすぐ最新モデルを出す
→ C社もさらに最新モデルを出す
という“かぶせ合い”が、そろそろあるのでは

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おっ、今回のAnthropicの動きは、私が先日書いていた方向性と近いのでは？何を“脱獄”と呼ぶのか、どう評価するのかを作り直しているわけですかね。

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煮詰まった時に自分の物を作ってもらうとモチベ上がる気がする、また次の論文計画も立ちやすくなる。

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・指導医や留学先を探している
・学会で座長をする前に発表者を知りたい
・共同研究相手や施設の特徴を把握したい
・自分の研究業績を客観的に振り返りたい
・自己紹介、昇進資料、採用資料を作りたい
こんな時に有用です。
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今後ファイル転送サービスのような広告まみれの無料AIとかでてくるかも

[Yahoo!ニュース @YahooNewsTopics]

【ChatGPT広告表示 日本で開始へ】
https://t.co/24FfD8ArL2

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究極のAIの使用ですね！基礎、臨床医学、AIの横断的立場からいうと、医学とAIは目的とするものが違うので、医学でがすぐに同じようにならず、時期が後ろになるでしょう。分野によってAIを論文のどの段階に利用しても良いかの許容度は違うことに注意でしょう。

AIの分野でAIについての論文をAIで書いてはいけないというと、それも不合理ですし、査読をAIに投げることもわかります。

特に臨床医学はその結果が治療に直結するということから、どう考えたというステップが抜け落ちるので英文作成として以上のAIの使用に慎重です。そうはいうものの、理屈の土台は生命予後なので少し理屈としても基礎医学に比べ弱いところがあります。

一方で基礎医学はステップは省略して目的とすべきものがとにかく見つかればいいというところもあるので、AIを内容に使うというのは理解できます。

今の段階は分野ごとの違う作法に従う必要があるでしょう。

[今井翔太 / Shota Imai@えるエル @ImAI_Eruel]

「論文はプロンプトになりつつある」というパワーワード。
杉山先生がこれを言うくらいなので、時代を感じる。
https://t.co/Xg9kbj7c6K

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・指導医や留学先を探している
・学会で座長をする前に発表者を知りたい
・共同研究相手や施設の特徴を把握したい
・自分の研究業績を客観的に振り返りたい
・自己紹介、昇進資料、採用資料を作りたい
こんな時に有用です。
https://t.co/UPROfrzK6p

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【予告：医師・研究者必須】その先生、どんな研究者？PubMedとAIで見えてくる研究スタイル
この話は見たことないので初めてではないでしょうか。
PubMedや学会発表のリストからどんなタイプの研究をしているのかをAIでまとめることができます。
次の異動先やコンタクトをする際の予備知識として役に立ちます。
6/21 18:30- YouTube

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あと、
これらのコメントがめちゃくちゃ速い（１日以内ということがありました）
査読に対するレスポンスに対する再コメント率は低い（査読者のこだわりあまりない）

[限界助教|ChatGPT/Claude/Geminiで論文作成と科研費申請 @genkAIjokyo]

これめっちゃ分かりますし本当にやめてほしいです

AI査読してんなーと疑う所見
☑️コメント毎に小見出し
☑️コメントが1から10まで均等な重さ（こだわりポイントがない）
☑️雑誌の格を考慮しない過度な要求
☑️追加解析を無邪気に要求する
☑️引用しろという文献が間違い（Geminiか無料GPTでしょう）

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おっ、今回のAnthropicの動きは、私が先日書いていた方向性と近いのでは？何を“脱獄”と呼ぶのか、どう評価するのかを作り直しているわけですかね。

[Sophia Cai @SophiaCai99]

NEW: White House and Anthropic are working to create a formal technical assessment framework that can quantify the severity of the jailbreak in question and create a standardized methodology for evaluating similar incidents in the future. 

It’s the clearest sign yet that talks are moving forward and it reflects an understanding that no AI model can be completely immune to hacking.

Aim is to developing a common set of benchmarks that could be used to assess future jailbreaks, including the extent to which safeguards were bypassed, the capabilities exposed, and the practical consequences of the breach.

w/ @cheyennehaslett
https://t.co/d5nJMk7bzh

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英語非母国語話者は、pivotal, invaluable、, ... なるほどこういう表現があるのか、と受け入れてしまうので、トレンド単語になるのでしょう。まさか、AI独自の表現ととらえられるとは思わないでしょう。

[Nav Toor @heynavtoor]

Researchers analyzed 14 million academic papers published between 2010 and 2024. They tracked every word. They found that ChatGPT is rewriting the English language.

Not metaphorically. Literally.

After ChatGPT launched in November 2022, certain words that had been stable in academic writing for over a decade suddenly exploded in frequency. The researchers at the University of Tübingen and Northwestern University mapped every excess word and categorized them.

The words are ones you already recognize.

"Delve." "Intricate." "Meticulous." "Commendable." "Underscore." "Pivotal." "Nuanced." "Landscape." "Comprehensive." "Multifaceted." "Showcasing." "Groundbreaking." "Innovative." "Invaluable."

329 excess style words appeared in early 2024 that were not there before. The spike is unprecedented in the history of the dataset.

Here is what makes this different from every other vocabulary shift ever recorded. During COVID, excess words also appeared. Up to 188 of them in 2021. But those were content words. "Respiratory." "Remdesivir." "Ventilator." Words that described a new reality.

After ChatGPT, the excess words are not content words. They are style words. Not what people write about. How people write. The subject matter did not change. The voice did.

The researchers estimate that at least 10% of all academic papers published in 2024 were processed with ChatGPT. Not written entirely by AI. Processed. Edited. Polished. Run through the model and published with its fingerprints still on the page.

You have seen these words everywhere. In emails. In LinkedIn posts. In articles. In cover letters. In reports your colleagues sent you. You could not explain why everything started sounding the same. Now you can. The entire internet passed through the same model. And the model left the same fingerprints on everything it touched.

The researchers proved something else. The contamination is not slowing down. The number of excess words grew from 188 during COVID to 329 after ChatGPT. The curve is still climbing.

ChatGPT did not just change what we can do with language. It changed the language itself. One model. One voice. Fourteen million papers. And a vocabulary shift larger than a global pandemic.

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【予告：医師・研究者必須】その先生、どんな研究者？PubMedとAIで見えてくる研究スタイル
この話は見たことないので初めてではないでしょうか。
PubMedや学会発表のリストからどんなタイプの研究をしているのかをAIでまとめることができます。
次の異動先やコンタクトをする際の予備知識として役に立ちます。
6/21 18:30- YouTube

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医学の進歩で人間が150年生きる未来は生物学的には可能かもしれない。
でも、生きていると理不尽なこと、相手のあることによるトラブル、どうにもならないことが積み重なってそれが顔に出ますね。
150年分の経験を経た人間の顔つきはどうなるのでしょう。

[NHKニュース @nhk_news]

人間の寿命はあと少しで150年ぐらいに？

誰でも化学兵器や核兵器までつくれるようになってしまう？

急速に進化するAIが変える未来はどんなものになるのか

専門家に詳しく聞きました↓
https://t.co/GGtKeiXFHz

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検証ばかりになりがちな医学研究の中で、新しい画像診断の世界を生もうとしていることは素晴らしい。

興味深いのは、発表の順番がとてもAI企業らしいと思う。普通、医療機器は論文発表や臨床データとともに紹介されることが多いが、先に機器と構想が紹介され、認証や臨床的有用性の検証はこれから、とのようである。

医学研究者は、それが何の臨床的有用性があるのか？既存の超音波とどう違うのか？と反応する。一方でAI企業の発想は、先に何に役に立つかわからなくてもいいという考えだ。いろいろな反応を見ていると医学とAIのしきたりのバトルのようにも思う。

疫学や統計による検証も重要だが、医学には本来、まだ名前のついていない現象を見つけに行く探索医学もあったはず。今はそういう研究が高い評価を得られない。最初の数本は新しさで掲載されるが、普及したときに、多くの研究者がおそらくそれで苦労するはず。我々も血管内視鏡で大変苦労してきた。この発表で、探索医学の流れや十分な評価の場ができることが期待される。

[Midjourney @midjourney]

A technical dive inside our new "Midjourney Scanner"

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思いつく対応は脱獄対策の技術を進歩させることですが、無理ゲーであれば、脱獄の定義を変えることでしょうかね。

[Valuetainment @valuetainment]

JUST IN: The White House is reportedly demanding Anthropic make Fable 5 impossible to jailbreak before rereleasing it, a condition cybersecurity experts say cannot be met by any AI company.