あねれむん

physician-scientistになりたい
進路迷走中
一応、ECFMG certified

[松井健太郎 睡眠・精神医学 (Kentaro Matsui) @matsuikentaro1]

英語論文執筆におけるAIっぽい表現を修正するスキル”Humanizer academic”マイナーアップデート
https://t.co/igPJVWHEg6
最近のGPTやClaudeはcoding agentとして最適化された結果？人間には読みにくい言葉遣いが多い…このスキル使うとちょっとマシになります（中華圏でよく使ってもらえてるっぽい）

[mMEDICI📕 | たぎれ、学びの熱よ。 @mMEDICI_Inc]

＜　mMEDICI Library 新記事🆙　＞

研究に、最初から「正解の道」などない。

専門家がいない。
仲間も多くない。

それでも、自分が信じた問いを手放さず、学び、挑み、続ける。

臨床を経験した一人の外科医が、臨床疫学・RWD研究の道を切り拓き、日本の研究の裾野を広げていくまで。

東京大学大学院・康永秀生先生による
「熱狂せよ、パブリックヘルス」vol.13を公開しました🔥

悩み、苦しみ抜いた先でしか見えない景色がある。
研究に向き合うすべての方に、読んでほしい記事です。
https://t.co/9SBvuNniJV

[あねれむん @Ri50709195]

@usmle35start 本当にお疲れ様でした。先生が赤裸々に語ってくださることに勇気づけられます。

[UroCo @UrologicalFox]

1本も書いてなくてツラくなってきた

[杏 @apricot_candy_a]

被 災 地 に 千 羽 鶴 を
送 る の は や め ま し ょ う
あ り が た 迷 惑 で す

[Sato Shuntaro｜佐藤俊太朗 @Shuntarooo3]

最後に，Part 1〜Part 3のページのまとめです．
Chapter 0として，この書籍を学ぶための確率統計も勉強しました．なつかしい．

これで一仕事おしまい

因果推論本『Causal inference: What if』のまとめページ（はじめに）https://t.co/arEWpvCnjZ

[お留守氏 @intubator_D]

インドフェンタの紙ラベルの上からJapanテルモのラベルが貼ってあるので、付属のチンピララベルの粘着力が失われている

[麻酔科の中の人 @msanuki]

文献AIツール、結局どう使い分ける？ Elicit、EndNote、scite、SciSpaceの役割整理 - https://t.co/Dn3QzKw9r4 つれづれぶろぐ https://t.co/JNi0S1inaT

[限界女医🦴大工 @9l6KApHmO3xa4Xe]

本物の医者が食べるもの

オペが終わってシャバに出たら
当然売店はすでに閉店してて
すがる思いで自販機で買う
カップ麺と缶コーヒー

[ちんにい @chinniisan]

逆に聞きたいんだが、夜間休日勤務を敬遠しない業界はあるん⁉️

[Sato Shuntaro｜佐藤俊太朗 @Shuntarooo3]

RCTのTable 1で検定しろって査読者から言われたときの対応

Thank you for your comment. Because this study is a RCT, baseline characteristics were not statistically compared between groups. According to CONSORT 2025 (item 25) recommendations, significance testing of baseline variables is generally discouraged, as any differences are expected to occur by chance due to randomization and do not represent systematic bias. Therefore, Table 1 presents descriptive statistics only.

[りべ @pathology_r]

最近のフェンタニルのシール、何かの紙の上に貼られているせいでシリンジへのつきが悪い💢💢💢

[美容麻酔科医 金山 旭 Fast-track Anesthesia @kaneyama_masui]

電気メスで人肉を焼いて、焼き肉の匂いがーみたいな投稿を見まして…麻酔科専門医としてマジレスします。

みなさんサージカルスモークってご存知ですか？
電気メスなどのエネルギーデバイスを使用したときに発生する煙のことで、95%が蒸気、残り5%が人体に悪影響を及ぼす数100種類の揮発性有害物質です。
手術室で電気メスを1日使用した場合、サージカルスモークによる執刀医への健康リスクはタバコ1箱分に相当するとされています。（PMID: 22445358）
（※形成・美容外科は、特に煙の発生源である術野と顔が近い）

サージカルスモークに含まれる有害物質は通常のサージカルマスクでは十分防ぐことができないので、この煙による曝露が呼吸器系への炎症や、遺伝子変異物質や発がん性物質への曝露、HPVや他の病原物質による有害事象が起きると考えられています。
海外では、医療従事者が肺炎などに罹患する健康被害も報告されています。

直美の先生方にはあまり馴染みのない言葉かもしれませんが、その「焼き肉の匂い」には有害物質が多く含まれていますので、適切な手術室環境のためになるべくデバイスで煙を吸引していただき、医療従事者や患者さんがその煙を吸入しないようにくれぐれもご配慮のほど、よろしくお願い申し上げます。

[ますいぱんだ @danmaku1996]

細かいパラメータばかりでとっつきにくさがあったので、簡易設定を追加しました。
基本項目と弁膜症(重症度別)で簡単に設定をいじれます。
ぜひ触ってみてください！
https://t.co/Ugl17AQXuw
#循環シュミレーター

[お留守氏 @intubator_D]

麻酔カートのマジックを術野の皮膚のマーキングに使われると、いざという時書けなくて困るのでやめてホシス

[ますいかけうさぎ @o2mask5l3h]

麻酔科外来で聞かれがちな質問第３位

👴「ところで手術時間はどれくらいの長さなんでしょうか…」

[美容麻酔科医 金山 旭 Fast-track Anesthesia @kaneyama_masui]

シンプルに4点どうぞ

①鎮静（静脈麻酔と呼ばれるもの）は、国を問わずどこのガイドラインも有害事象が増えるため、術者と麻酔担当医の併任を容認していない

②高度肥満患者(BMI 35以上)の鎮静中の気道確保はしばしば困難であり、鎮静薬への感受性も高い可能性がある

③帰宅後観察が疎かになる状況で、閉塞性睡眠時無呼吸などによる夜間呼吸停止の可能性が高い（術後観察/モニタリングを要する ASPS推奨; American Society of Plastic Surgeons）

④（患者BMIにより許容度は異なるが）5000cc以上の脂肪吸引はLarge-Volume Liposuctionと定義されており、一般的に入院管理や分割手術を推奨

いい加減、患者のみなさんも学習してください

[ちんにい @chinniisan]

所得が高い人ほど高額の税金を納めている点については意図的に無視されててわらう

[松井健太郎 睡眠・精神医学 (Kentaro Matsui) @matsuikentaro1]

ChatGPTが頻用する単語表現について。
"Delving into PubMed Records"論文がPubMedに掲載されました！
https://t.co/0tjKxdqbB0
本文はここから
https://t.co/7PlbPqWur5

以下概要。
ChatGPTがよく使う単語表現を拾ってきました。
2000年から2024年まで、それぞれの単語表現が使われた論文の数を算出（PubMedの"text word"検索機能を使用）。PubMedに掲載された論文の数を1年毎に分母として使用することで、その単語の1年毎の使用を算出。
ChatGPTが登場したのが2022年11月末なので、2000年から2022年までの使用率をもとに、それぞれの単語ごとにmodified-z-scoreに変換。
それで、2023年・2024年のそれぞれの単語表現の逸脱を見た、っていう感じです。
なお、コントロールとして、医学系の論文でよく使われる単語表現を先行文献から拾ってきました（それぞれのリストはTable 1にあります。本文参照）。

Figure 1が2024年における単語表現の逸脱度を示したもの（要は2024年に飛び抜けて使われるようになった単語表現）

modified-z-scoreの高い順に、delve, underscore, primarily, meticulous, boast, commendable, showcase, surpass, intricate... って感じで並んでいます。
詳細な数値は論文のAppendix 4にあるよ。

Figure 2はLLMがよく使うであろう単語表現と、コントロールとを比べたものです。
ここからわかるように、LLMが頻用すると考えられる単語表現は、コントロールと比較して2020年くらいからすでに増加トレンドなんだよね。
なので、LLMの使用により、自然に起こるはずであった表現の変化が大きく加速したことになったのでは！と主張してみた（一応これが本研究のnoveltyとなりました）

以下、本論文の思い出。
ChatGPTは"delve"って単語をよく使うよ、って話題になったのが2024年3月だったかな？
行けると思ってデータ集め&解析して、最初のバージョンのpreprintあげたのが、去年の5月でした。
（単著。なんか1回やってみたかったんだ・・・）
間接的にだけど、"delve"の多用について定量的に示した初めての報告だったこともあって、それなりに話題にしてもらいました。

「生成AIによる「慣用表現の『乗っ取り』」と、その根底にある別の問題と」
https://t.co/ZHo7RorDJ0
上記のブログをお読みになった方も多かったのでは（ご紹介下さりありがとうございました）

その後：
自分がpreprint出した1ヶ月後くらいかな。Kobakらが、素晴らしいpreprintを出しました。
https://t.co/JQ76Qtdo6F
※すでに出版済みなので、そちらのリンクです

これがすごくてね。Kobakらは、2010年から2024年までのPubMedに掲載された論文のabstractすべて（！）を使って、単語の出現数について調べたみたいなんだよね。
自分の論文は"text word"検索で引っかかったレコードの数なので、例えば一つの論文の中でたくさん"delve"が出てきたとしても該当論文1、としかカウントできない。KobakらはAbstractから調べたから、同じabstract内に2回出てきたら"2"とカウントできるわけです。
で、Kobakらは2年前の使用率と比較していく手法を取って（例えば2024年の単語について2022年と比較）、それにより逸脱度を調べたようです。面白いのが、使用頻度の違いについて、「率」と「差」の両方で算出してるんだよね。「率」の結果は松井の論文と似たような結果になったんだけど、「差」で見ると、今度は頻度が多くて、気づきにくい表現が目立つようになります。「差」でみるとpotential, signifiant, these, findings, crucial, exhibited, whileが増えたって言ってる（面白い！）。
これは実際そうだよね、有意差に関係なく「すごく」というときになんでも"significantly"で書いてしまうので医学論文書く上で結構問題ある特性だったりします。

ちなみにKobakらの論文は、これらの単語の特性から、LLMが書いた論文かそうでない論文かを分別して、アジアのような英語が母語じゃない国からの報告でLLMがよく使われることを示しています。まあこのように素晴らしい論文なんです。

これが出る前は、「delveよく使うよ」って言ってたのは、自分の論文だけだったんだけど・・・（それでKobakらの論文でも自分のpreprintは引用してくれている、ありがとう！）
こんなスーパー上位互換が出てきてしまったせいもあると思う、その後の投稿、ものすごく苦戦を強いられました。

きつかったのが、「あなたが選んだAIっぽい単語表現」はあなたがウェブ上で恣意的に選んだものでしょう。根拠がありません」→rejectのパターン。これでreviewに引っかかったのに2回rejectされました。いやいや、だってさ、そんな論文1個もなかったんだもん・・・（LLMのよく使う単語表現に注目した論文はすでにいくつかあったけど、とくにdelveが多いって言ってた論文は初めの時点ではなかった）

で、今回掲載してくれたPerspectives in Medical Education誌でも、同じように「単語表現の選択が恣意的です」って言われたのね。
でもその他のコメントは好意的だったから、オラァ！やったるわ！ってなって、Scopusを使って、scoping review風をやりました。もうpreprint出してから1年以上たってたから、Kobakらのものも含めて類似論文いっぱいあったもんでね。まあすげえ大変だった（1,273レコードから15を選んできた）。
なので、掲載された最新版では、選択した単語表現は、先行文献に基づいたものになっています。おかげで、primarilyを含めた、見落としてた主要な単語表現を組み入れることができました（残念ながら先行文献になくて割愛した単語もあるんだけど・・・）。

ということでめちゃくちゃ大変でした。Publishされずにおくら入りの可能性も十分にあったので、本当に良かったです。

その他のおもしろ論文3点の紹介：
・Yakura et al. 2024
https://t.co/AJ7qycbEaB
Youtubeの学術講演およびポッドキャストで使われた単語表現を分析。使用頻度が上がった論文はLLMがよく使う単語と一致してたよ、と（→なんとYoutubeでもよく喋られてるよ、ということ！）LLMの単語表現が人間の喋り言葉に波及した可能性を示唆していてめちゃおもろい。

・Juzek et al. 2024
https://t.co/0TwYBY5zNg
"Why Does ChatGPT "Delve" So Much?"論文。
どうして単語表現の偏りが生じるのか、実験結果をもとに考察していて、さまざまな仮説の中から、RLHFが最も影響した可能性について言及している。とてもおもしろい。

・Geng and Trotta 2025
https://t.co/zq0te4HII6
"Human-LLM Coevolution"論文。
LLMが多用することが有名になったと思われる一部表現（例：delve, intricate, realm)は、2025年3月をピークに使用率が減っているよ。
一方あまりバレてないと思われた単語表現（例：significant, additionally）は増え続けてたよ。だそうです。やっぱりLLMっぽい表現は嫌だよねえ（うんうん）。

おまけ。個人的に最近気になるLLM表現：
自分が英語論文書いてて気になるのはyield, highlight, link, significantlyあたりです。underscore, utilize, leverageとかは昔気になったけど、最近は少し目立たなくなった気がする。このようにちょっと体感変わったりします。
エムダッシュ（"—"）が最近よく話題になるけど、GPT-4o後期くらいからだよね。以前はなかった特徴でした。ちなみに自分エムダッシュは嫌いじゃないのでそのまま残すこともまあまああります。

というわけで、
・LLMの適切な使用は、英語論文執筆におけるlanguage barrierを乗り越えるのに役立つはずだから大事だよ（レター）
https://t.co/h1W2QeFalE

・GPT-4はシステマティック・レビューにおけるinitial screeningに使えそうだよ
https://t.co/9mFZ7YlNUy

に引き続き、生成AI関係で、3本目publishすることができました！ChatGPT大好き人間としてとてもうれしい！
そろそろ生成AI界隈の研究者名乗ってもいいかな？
（ユーザー目線のペーパーしか書けないけど）

もし一緒になにかやりたいって先生がいらっしゃいましたら、ひっそりご連絡くださいね
また面白いネタ降りてきたらなにか書きます！おわり！

[Kent 👃 耳鼻科医 │ 経鼻内視鏡・頭頸部外科 @minaniyasashiku]

頸部術後出血で最も恐ろしいのは「腫れすぎて気管・輪状甲状間膜が触れない」こと、です。
窒息寸前のマネジメントの肝は以下の3点です。

1）血腫除去は「指」で
手術室へ行く時間稼ぎが必要なら、ベッドサイドで創を開放し、清潔手袋のまま指を深く入れて血腫を掻き出します。この「躊躇ない除圧」が喉頭浮腫の進行を止めます。麻酔は不要です

2）触れないなら「縦」に切る
高度腫脹でランドマークが消失している場合、頸部正中を電気メスで『縦切開』です。 左手で正中にテンションをかけ、喉頭側から切開。気管側は深く、横にずれると頸動脈損傷のリスクがあります。

3） 挿管中こそ「電気メスを持って待機」
麻酔科医が挿管トライしているその背後で、常に切開の準備を完了させておくこと。挿管失敗＝即切開です。メスでは血がでるので、あらかじめ対極板をつけておき、電気メスの一択です。

本質は「血腫による圧迫」ではなく「還流障害による浮腫」なので、見た目の腫れ以上に進行は急速であること、浮腫の進行防止にその場での開創＆血腫除去が有用であることがポイントです

以下、はやりのNano Banana Proを用いて緊急マネジメントフローを作成しました（一部文字化けあります

#頸部術後出血　#気道確保