프로페서 H의 메디톡

1차 원고 작성: 2024-09-22오늘은 "Prediction model for drug response of acute myeloid leukemia patients"라는 논문을 소개하고자 합니다. 이 연구는 급성 골수성 백혈병(AML) 환자의 약물 반응을 예측하기 위한 새로운 앙상블 기반 AI 모델인 MDREAM을 개발하고 검증했습니다. 출처: npj Precision Oncology (2023). https://doi.org/10.1038/s41698-023-00373-0 이 연구는 급성 골수성 백혈병(AML) 환자의 약물 반응을 예측하기 위한 MDREAM이라는 새로운 모델을 개발하고 검증한 것입니다. 주요 방법론적 특징은 다음과 같습니다:데이터 통합:유전자 변이 데이터유전자 발현 데이터대규모 약..

1차 원고 작성: 2024-09-22 오늘은 "Joint AI-driven event prediction and longitudinal modeling in newly diagnosed and relapsed multiple myeloma"라는 논문을 소개하고자 합니다. 이 연구는 다발성 골수종 환자의 치료 과정을 종합적으로 모델링하는 새로운 AI 기반 접근법을 제시합니다. 출처: npj Digital Medicine (2024). https://doi.org/10.1038/s41746-024-00200-1 다발성 골수종은 두 번째로 흔한 혈액암으로, 매년 전 세계적으로 약 20,000건의 새로운 사례가 발생합니다. 이 질병의 임상 관리는 복잡하며, 환자의 생존을 최대화하고 질병 진행을 지연시키는 동시에..

1차 원고 작성: 2024-09-22 오늘은 "Personalized dose selection for the first Waldenström macroglobulinemia patient on the PRECISE CURATE.AI trial"이라는 논문을 정리하고자 합니다. 이 연구는 희귀질환인 발덴스트롬 대구단백혈증(WM) 환자에게 인공지능(AI) 기반 임상 의사결정 지원 시스템을 적용한 사례 연구입니다. 출처: npj Digital Medicine (2024). https://doi.org/10.1038/s41746-024-01373-9  이 연구는 CURATE.AI라는 AI 기반 플랫폼을 사용하여 WM 환자의 개인화된 약물 투여 용량을 결정하는 과정을 보여줍니다. 특히 희귀질환에서 제한된 데이터..

1차 원고 작성: 2024-09-18 오늘은 "ChatGPT for digital pathology research"라는 논문을 정리하고자 합니다. 이 연구는 디지털 병리학 분야에서 **대규모 언어 모델(LLM)**을 활용하는 것의 가능성과 도전 과제를 다룬 리뷰 문헌입니다. 출처: Lancet Digital Health (2024). https://doi.org/10.1016/S2589-7500(24)00114-6 생성형 인공지능 모델, 특히 ChatGPT와 같은 LLM의 빠른 발전은 의료 연구에서 새로운 가능성을 열고 있습니다. 디지털 병리학은 복잡한 맥락적 이해를 요구하는 급변하는 분야로, LLM의 적용이 주목받고 있습니다. 그러나 이 연구는 제한된 도메인 특화 효율성을 가진 LLM의 한계를 지적하..

AI 아이디어 도구: Napkin.ai 소개Napkin.ai는 창의적인 아이디어를 효율적으로 발전시키고, 정리하고, 시각화할 수 있도록 도와주는 AI 기반 아이디어 관리 도구입니다. 이 플랫폼은 간단한 메모부터 복잡한 개념까지 모든 것을 기록하고, 이를 AI의 도움으로 체계적으로 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 특히, 아이디어의 흐름을 시각적으로 정리하고 확장할 수 있는 기능을 제공하여 브레인스토밍을 할 때 유용합니다. https://www.napkin.ai/ Napkin AI - The visual AI for business storytellingJust type, copy-paste or generate your text and Napkin will instantly transform it int..

1차 원고 작성: 2024-08-25 오늘은 "Optimization of hepatological clinical guidelines interpretation by large language models: a retrieval augmented generation-based framework"에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 간질환 임상 가이드라인의 해석을 최적화하는 프레임워크를 개발한 중요한 논문입니다. 출처: NPJ Digital Medicine (2024) 7(1): 102. https://doi.org/10.1038/s41746-024-01091-y 대규모 언어 모델(LLM)은 의료 분야에서 적시에 적절한 정보를 제공함으로써 의료 서비스를 혁신..

1차 원고 작성: 2024-08-24 오늘은 "Improving accuracy of GPT-3/4 results on biomedical data using a retrieval-augmented language model"이라는 논문에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 생물의학 분야의 질문에 더 정확하게 답변할 수 있는 방법을 탐구한 중요한 논문입니다. 출처: PLOS Digital Health (2024) 3(8): e0000568. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000568 대규모 언어 모델(LLM)은 일반적인 인공지능 분야에서 큰 영향을 미치고 있지만, 특정 주제 영역에 대해 때때로 오해의 소지가 있는 결과를 생..

오늘은 "STORM: Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking"에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 인터넷 검색을 기반으로 위키피디아 스타일의 기사를 자동으로 작성하는 혁신적인 시스템을 소개합니다. 출처: https://github.com/stanford-oval/storm.git GitHub - stanford-oval/storm: An LLM-powered knowledge curation system that researches a topic and generates a full-length reporAn LLM-powered knowledge ..

1차 원고 작성: 2024-08-09 안녕하세요, 프로페서 에이치입니다.  오늘은 "T-Cell Characteristics Impact Response and Resistance to T-Cell–Redirecting Bispecific Antibodies in Multiple Myeloma"에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 다발성 골수종(Multiple Myeloma) 환자에서 T세포 재지향 이중특이항체(T-cell–redirecting bispecific antibodies, BsAb)의 반응과 저항성 메커니즘을 분석한 중요한 논문입니다. 출처: Clinical Cancer Research (2024) 30 (14): 3006-3022. https://doi.org/10.1158/107..

1차 원고 작성: 2024-08-05  오늘은 "Immunotherapeutic targeting of surfaceome heterogeneity in AML"에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 급성 골수성 백혈병(AML)의 표면단백질체(surfaceome) 이질성을 분석하고 면역치료 표적을 발굴한 중요한 논문입니다. 출처: Cell Reports (2024) 43, 114260. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2024.114260 급성 골수성 백혈병(AML)은 유전적으로 매우 다양한 혈액암으로, 효과적인 치료법 개발이 어려운 질환입니다. 이 연구에서는 100개의 일차 AML 환자 샘플을 대상으로 표면 단백질체 분석과 단일세포 RNA 시퀀싱을 통해 AML의 이질성..