프로페서 H의 메디톡

이미지 분석과 ChatGPT 4.0, Claude 3.5 Sonnet: 최신 트렌드와 접근법이미지 분석 기술은 빠르게 진화하고 있으며, 최근 몇 년 동안 트랜스포머 모델을 활용한 새로운 접근법이 주목받고 있습니다. 특히 ChatGPT 4.0과 Claude 3.5 Sonnet은 이미지 처리에서 전통적인 방법을 넘어서는 혁신적인 방식으로 주목받고 있습니다. 여기서는 이미지를 패치로 분할하고 임베딩을 생성하는 접근법이 최신 모델들에서 어떻게 활용되는지에 대해 간단히 살펴보겠습니다.1. 이미지 분석의 기본 개념: 패치 분할과 임베딩이미지를 분석할 때 흔히 사용되는 기법 중 하나는 이미지를 여러 개의 패치로 분할(segmentation)한 후 임베딩(embedding) 을 생성하는 것입니다. 이는 비전 트랜스포머..

1차 원고 작성: 2024.11.22참고문헌: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bjh.19738 Exploring the role of Large Language Models in haematology: A focused review of applications, benefits and limitations. 대규모 언어 모델(LLMs)의 이점과 한계: 혈액학 분야에서의 활용일관성대규모 언어 모델의 일관성에 대한 평가는 연구마다 상이합니다.Kurstjens et al.은 ChatGPT가 동일한 답변을 80%의 확률로 선택해 일관성이 부족한 모델로 평가되었으나, GPT-4는 98.3%의 확률로 동일한 답변을 선택해 매우 일관성이 높은 모델로 평가되었습니다(27..

1차 원고 작성: 2024-11-21오늘은 "Assessing the medical reasoning skills of GPT-4 in complex ophthalmology cases"라는 논문에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 GPT-4의 복잡한 안과 임상 사례에 대한 의료 추론 능력을 평가한 중요한 논문입니다.출처: JAMA Ophthalmology (2024)https://bjo.bmj.com/content/108/10/1398  Assessing the medical reasoning skills of GPT-4 in complex ophthalmology casesBackground/aims This study assesses the proficiency of Generative P..

1차 원고 작성: 2024.11.18 안녕하세요, 프로페서 H입니다. 오늘은 2020년 Blood Advances에 게재된 "Diagnostic biomarkers to differentiate sepsis from cytokine release syndrome in critically ill children" 논문을 리뷰하고자 합니다. 이 연구는 CAR-T 세포 치료를 받는 소아 환자에서 발생할 수 있는 사이토카인 방출 증후군(CRS)과 패혈증을 감별하는 바이오마커를 확인한 중요한 연구입니다. 출처: Blood Adv. 2020 Oct 23;4(20):5174-5183. doi: 10.1182/bloodadvances.2020002592서론CAR-T 세포 치료는 재발성/불응성 급성 림프모구성 백혈병(r..

1차 원고 작성: 2024-10-29오늘은 "Optimizing biomedical information retrieval with a keyword frequency-driven prompt enhancement strategy"라는 논문에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 생물의학 분야의 정보 검색을 최적화하기 위한 키워드 빈도 기반의 프롬프트 개선 전략을 제안한 중요한 논문입니다.출처: BMC Bioinformatics (2024) 25: 281.https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-024-05902-7 Optimizing biomedical information retrieval with a keyword..

1차 원고 작성: 2024-10-25 오늘은 "Evaluating multimodal AI in medical diagnostics"라는 논문에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 다중 모달 AI 모델이 임상 진단에서 보이는 정확도와 반응성을 평가한 중요한 논문입니다. 출처: npj Digital Medicine (2024) 7: 205. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02780-7 이 연구에서는 NEJM Image Challenge 질문에 대한 AI 모델의 응답을 인간 집단 지성과 비교하여 AI의 잠재력과 현재의 한계를 조명했습니다.  이 연구의 주요 내용은 다음과 같습니다:Anthropic의 Claude 3 모델이 가장 높은 정확도를 기록했으며, 이는 AI 모델..

1차 원고 작성: 2024-10-24 오늘은 "A multimodal generative AI copilot for human pathology"라는 논문에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 병리학 분야를 위한 다중모달 AI 어시스턴트인 PathChat의 개발과 성능을 다룬 혁신적인 논문입니다.  출처: Nature (2024) 634: 466-473 https://doi.org/10.1038/s41586-024-07618-3 컴퓨터 병리학 분야는 특정 작업을 위한 예측 모델과 자기지도 학습 비전 인코더의 개발에서 상당한 진전을 이루었습니다. 하지만 생성형 AI의 폭발적인 성장에도 불구하고, 병리학에 특화된 범용 다중모달 AI 어시스턴트의 개발은 제한적이었습니다. 이 연구에서는 병리학을 위한 비..

1차 원고 작성: 2024-10-24  오늘은 "Hidden flaws behind expert-level accuracy of multimodal GPT-4 vision in medicine" 논문의 주요 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 의료 분야에서 GPT-4V의 성능과 한계점을 심층적으로 분석한 중요한 논문입니다.  출처: Jin, Q., Chen, F., Zhou, Y. et al. Hidden flaws behind expert-level accuracy of multimodal GPT-4 vision in medicine. npj Digit. Med. 7, 190 (2024). https://doi.org/10.1038/s41746-024-01185-7  최근 연구들에 따르면 GPT-4V..