AI AI、言語モデル、Transformer：医療従事者が知っておきたい基礎知識
AI、言語モデル、Transformerの基礎知識と医療現場での活用方法を解説。医療従事者が知っておくべき最新技術をわかりやすく紹介。
2024-09
AI 
AI 医療データの予測精度を高める「Retrieval Augmented Language Model」とは？
医療データの予測精度を高めるRetrieval Augmented LMの基本と、REPLUGやKNN-Promptなどの具体的な技術を解説します。
AI Tool Augmented LLMとは？―医療分野での可能性と課題を探る外部ツール連携AIの基本解説
Tool Augmented LLM（ツール拡張型AI）の基本解説。医療分野での応用可能性や課題、最新技術の展望をわかりやすく説明します。
AI Retrieval Augmented Language Modelとは？効果的なデータベース選定と活用のためのガイド
RALM（Retrieval Augmented Language Model）は医療従事者が膨大なデータから信頼性の高い情報を効率的に検索・活用するための新技術です。
AI 医療データにも活用する自然言語処理: WordPieceとSentencePieceの基礎解説
医療データ分析に必須の自然言語処理技術、WordPieceとSentencePieceの基本を初心者向けにわかりやすく解説します。
AI AIの推論精度を高める手法：Self-ConsistencyとTree of Thoughtsの徹底解説
Self-ConsistencyとTree of Thoughts(ToT)でAIの推論精度を大幅に向上させる方法を解説。医療分野での活用事例も紹介。
AI Retrieval Augmented Generation（RAG）におけるチャンキング：効率的な文書分割の基本
RAGシステムを活用するためのチャンキング技術を解説。医療や研究分野での検索精度を高める効率的な文書分割方法を紹介。
AI 医療分野におけるLLMの課題と解決策：RAGやTool-useを活用したAIモデル
LLMの医療分野での課題を解決する技術「RAG」と「Tool-use」。外部知識を活用した診療支援や治療提案の向上方法を解説します。
AI ファインチューニングと文脈内学習（In-Context Learning）の違いを解説！AIモデルを効果的に使い分けるための基本知識
AIモデルの最適化手法「ファインチューニング」と「文脈内学習」の違いを医療現場での活用方法を交えて分かりやすく解説します。
AI LLMアクセシビリティの解説｜非公開・API提供・公開モデルの違いとは？
医療現場でのAI活用に役立つLLM（大規模言語モデル）の3つのタイプ、「非公開モデル」「API提供モデル」「公開モデル」の違いを詳しく解説します。それぞれの特徴や医療での具体的な活用方法を知り、最適なAIモデルを選びましょう。