Yuta Nakamura🐠

Clinical NLP Researcher & Radiologist at UTokyo. 医療への自然言語処理の応用 (医療言語処理) を研究しています。 放射線診断専門医。東大病院22世紀医療センター特任助教。

[Yuta Nakamura🐠 @iBotamon]

RadNLP 2024 shared task のデータセットを一般公開しました！

肺癌を診断した読影レポート (英語243件，日本語378件) が収録されており，どなたでも自由にお使いいただけます。個人情報は含まれていません。

https://t.co/dECXGEN7rN
https://t.co/bVkxOGvbRo

[Yuta Nakamura🐠 @iBotamon]

論文の再々提出が完了しました。3回目のreviewへ！何とか今度こそ通りますように…🙏

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

Googleから論文をレビューしてくれるDeep Reviewの登場👀

Gemini4Argonでレビューしてくれて週2回まで無料（そんな論文書けない）

20分くらいかかりますが結構細かく見てくれて妥当な指摘をしてもらえます

これ無料なのはやばいですね。校正サービスが...

[長嶋大地@GENSHI AI CEO | 医師 @daichi_genshiai]

日本語テキストの医療QAとして世界最大規模のデータセット「GENSHI-MedQA-1M」を公開しました

GENSHI AIはプロダクト開発だけでなく、アカデミアや日本の医療AIにも貢献していきます。
https://t.co/n7wuHpyFTy

[Sadao Tokuyama @tokufxug]

NVIDIA × NV-Reason-CT：胸部CTから放射線レポートを生成するオープンAI

🔹約7万件のCTスキャンで学習。3D胸部CT全体を解析
🔹NVIDIA A100 GPU 1台で、30秒未満にレポートを生成した実証例
🔹Hugging Faceでモデル公開。院内GPUで動かせば、CT画像を外部クラウドへ送らずに処理可能。

情報元はリプ欄

[Yuta Nakamura🐠 @iBotamon]

論文がふたたびrevision & re-reviewで返ってきて3巡目に入りました👀

秋季大会の教育講演のオンデマンド受講期間でもあり，別の研究のデータセット作りの真っ最中でもあったので，何やらにわかに忙しくなってきました。

[Yuta Nakamura🐠 @iBotamon]

UICC TNM分類の第9版の日本語版が9/25に出たようですね。私の研究でもかなり使うので早速研究費で買いました👀
https://t.co/yPrtJZ0oTw

[Tomohiro Kikuchi, MD, PhD, MPH. @teimai7]

基盤モデル、やばそうなの出てるんだなぁ・・・

[河野健一 Kenichi Kono ｜ 脳外科医 CEO｜AI 医療 MBA｜脳血管内手術支援AI @CeoImed]

汎用的に！！

｢腹部CTを幅広く読影するAI｣
Science

･ 中国アリババ・浙江大学などのRADARが造影CTの146種類の所見を評価
･ 40万件超の造影CTと読影レポートで学習
･ 読影実験で放射線科医の診断感度が約10%向上
･ 多臓器の異常を拾い、見落としを減らす読影支援へ

https://t.co/XHlc1rcWyX

[Yuta Nakamura🐠 @iBotamon]

@dovedovepigeon おめでとうございます！！

[Yuta Nakamura🐠 @iBotamon]

日本語医療NLPの文脈では，Embedderに一般sentence BERTを使った場合とドメイン特化モデル(JMedRoBERTaなど) を使った場合とで違いがどのように現れるのかを検証するのも面白そう

[Yuta Nakamura🐠 @iBotamon]

データセットの多様性を測るDCScoreを提案した面白い論文 (ICML 2025)。

Embeddingの平均コサイン類似度を直接測るのではなく，「サンプル数nのとき，nクラス分類問題をn回解き，自分自身を認識できる確率を測る」という発想で，よりmode collapseに敏感な指標になっている

https://t.co/PvKa7j3Dm1

[Yuta Nakamura🐠 @iBotamon]

適切なEmbedder (styleよりもcontentの類似性を測れるような) とカーネル関数 (類似度を測る関数，原著ではベクトルの内積) を選べば，表層の違いに左右されずに内容のみの類似度を正確に測定できそう？

[Yuta Nakamura🐠 @iBotamon]

データセット合成に関する興味深かった論文。

専門家によるデータセット作成のかわりに，「何を測るベンチマークなのか」「どんな状況・制約があるのか」をスキーマとして抽出してLLMに与えて大量に・多様な・リアルなデータセットを作成。プロンプト，スキーマ，実装も公開

https://t.co/QNXQ7LyxUl

[Yuta Nakamura🐠 @iBotamon]

研究協力者を集めるためのTipsをお持ちの方，ぜひご教示いただけると助かります🙇‍♂️

[Yuta Nakamura🐠 @iBotamon]

それにしても協力者を集めることの何と難しいことか！

顔馴染みの先生にお声かけしてやっと打率3割くらいなので，この先はもっと低下すると予想

改善策を考えなければ……

どうにかして自分のこの研究にかける熱意を伝えたいですが，思いを共有するのはなかなか簡単ではないですね

[Yuta Nakamura🐠 @iBotamon]

大量の研究協力者が必要な研究をしていて，医局関係者にどうにか力を貸していただけないかと奔走しはじめることにしました

チラシを作って，とても簡単な応募フォームも用意して，若手の先生一人一人に声をかけて回っています

一人一人の力が非常に大事な研究なので熱意をこめてやっていきたい！

[Sadao Tokuyama @tokufxug]

X線とCT/MRを数秒で位置合わせする医療AI「xvr」がNatureに掲載

🔹Vivek Gopalakrishnan氏らが開発した2D/3D位置合わせ基盤モデル
🔹数千件の全身スキャンで事前学習し、新たな解剖部位へ5分未満で適応
🔹X線と3D画像を数秒で位置合わせ。Python API・CLIを公開

情報元はリプ欄。

[Yuta Nakamura🐠 @iBotamon]

Astraにアノテーター募集のためのチラシを作って貰った結果，PDFスキルで作って貰うと一発で修正不要なものが出ました(そのまま印刷屋さんに入稿！)

一方，画像生成で作って貰うとゴチャっとしていていかにもGPT製だなあという感じ，QRコードも潰れて読めなかったりしますね

[べいえりあ @mr_bay_area]

Jev「高速で高性能な汎用分類器を作りました！」
ワイ「お、いいね☺️」
謎のJev-like「Local LLMをタスクA〜Fでfine tuningして、タスクA〜FでJevより速くて高性能なモデルを作りました！！！」
ワイ「それはBERTで良くない？？？」

[Yuta Nakamura🐠 @iBotamon]

アノテーションガイドラインを作っては壊し，作っては壊してまた直すのを繰り返しています

アノテーターにとっては「このコーナーケース，どう付けりゃええねん」と迷うと時間も掛かるし認知負荷も上がるので，そこをどうにか減らしておきたい