프로페서 H의 메디톡

안녕하세요, 프로페서 H입니다. 오늘은 "Introduction to a review series on oncogenic signaling and immune evasion in hematologic malignancies"에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 혈액암의 면역 회피 메커니즘과 종양 신호전달 경로의 연관성을 탐구하여, 새로운 치료법 개발의 기반을 마련한다는 점에서 매우 중요합니다. 출처: Blood, Volume 143, Issue 26, 27 June 2024, Page 2679 https://doi.org/10.1182/blood.2024023825연구 시리즈의 핵심 주제이 리뷰 시리즈는 혈액암의 면역 회피 메커니즘과 종양성 신호전달의 연관성을 탐구합니다. 주요 목표는 다음과 같..

최초 작성: 2024.6.25. 참고문헌: Annamaria Gulla, Eugenio Morelli, Megan Johnstone, Marcello Turi, Mehmet K. Samur, Cirino Botta, Selma Cifric, Pietro Folino, Delaney Vinaixa, Francesca Barello, Cole Clericuzio, Vanessa Katia Favasuli, Domenico Maisano, Srikanth Talluri, Rao Prabhala, Giada Bianchi, Mariateresa Fulciniti, Kenneth Wen, Keiji Kurata, Jiye Liu, Johany Penailillo, Alberto Bragoni, Anna Sapin..

현재 의료 사태는 정말 심각하지 않을 수 없습니다.  조속한 사태 해결을 기원하면서 이런 사태의 문제점을 짚어본 너무나도 유명한 lancet 저널에 실린 기고문을 번역 & 공유해보고자 합니다.  원문링크: https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(24)00766-9/fulltext 원문 번역:  한국 의료 시스템의 현황과 문제점대한민국은 국민건강보험공단(NHIS)의 가입자로 사실상 모든 국민이 의료보험 혜택을 받고 있으며, 고품질의 의료 구조와 의사 접근성, 매우 낮은 보험료로 유명하다. 대한민국의 낮은 회피 가능한 사망률(10만 명당 99명으로 영국의 10만 명당 200명과 비교)과 높은 외래 진료 방문율(1인당 연 14.7회로 ..

최근 업무 효율을 극대화할 수 있는 유용한 ai tool들이 있어 기억하고자 정리하였습니다.  다음은 다양한 AI 도구의 특징을 요약한 것입니다. 이 도구들은 각각의 고유한 기능을 제공하여 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.1. 헤이젠 (Heygen) 헤이젠은 AI를 활용한 비디오 생성 플랫폼으로, 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다:  • 사용자 정의 가능한 AI 아바타: 100가지 이상의 현실적인 AI 아바타를 제공하며, 사용자는 자신의 목소리를 녹음하고 업로드하여 아바타를 더욱 개인화할 수 있습니다. • 텍스트-비디오 변환: 사용자가 작성한 텍스트를 전문적인 비디오로 변환하는 기능을 제공합니다. • 다양한 언어 지원: 40개 이상의 언어로 비디오를 생성할 수 있습니다. • 다양한 템플릿:..

손가락 끝쪽에 갈라짐으로 인해 세수, 손씻기, 닿거나 하면 쓰라리고 아파서 대일밴드 사서 붙였는데, 우연히 집에 있는 밴드를 붙였는데 지금까지 사용한 밴드와 차원이 달랐다. 이렇게 마음에 드는 밴드는 없었던 것 같아 공유하고자 간단히 글을 써본다. 포장 겉면에 쓰여있는 그대로였다. - 피부가 하얗게 붙지 않고, 굴곡부위에도 딱 붙고, 편안하였다. 고밀도 우레탄을 사용해서 탄력이 좋은 것 같다.

그간 미드저니, stable diffusion에서 간간히 놀라운 품질의 수초 정도의 짧은 동영상을 만들어 내는 것을 보다 점점 그 성능이 좋아지겠다고 생각하던 차에 OpenAI가 완전히 격이 다른 차원의 text to video 도구를 발표하였다. 바로 ChatGPT의 새로운 기능, SORA가 그것이다. SORA는 텍스트 기반 입력을 영화와 같은 시각적 콘텐츠로 변환하는 능력을 제공함으로써, 창작자와 콘텐츠 제작자에게 전례 없는 기회를 열어 줄 것으로 기대하고 있다. 이 도구가 미칠 파장에 대해 많은 화제거리가 발생할 것이라 생각하고 미디어, 영상 관련 분야의 혁신 또는 파장이 클 것이다. 당장은 영상, 미디어 컨텐츠 관련 분야의 전문가에게만 먼저 제공된다고 한다. https://openai.com/so..

왜 내가 업로드한 pdf 문서에서 원하는 답이 잘 추출되지 않을까? 정확하게 추출하려면 어떻게 해야할까? RAG-LLM (Retrieval-Augmented Generation for Language Models) 모델을 사용하여 데이터에서 원하는 답을 얻는 과정의 아키텍쳐에는 지식에 해당하는 문서를 사전에 vector database에 임베딩을 해두어야한다. 하지만 효율적인 retrieval을 위해서는 임베딩전 문서를 여러 조각 (chunk) 으로 나누는 텍스트 splitting을 시행하게된다. 정확한 지식기반 LLM을 위해서는 텍스트 splitting 전략 또한 매우 중요하다. 텍스트를 얼마만한 조각으로 나눌지 (chunk size), 조각끼리 얼마나 겹치게 할지 (chunk overlap), 문서의..

이번에는 좀더 기대되었던 'LocalGPT'에 대해 설치과정과 간단 사용경험을 공유하고자 합니다 지난번은 UI가 그래도 chatGPT처럼 친숙한 환경을 제공하였던 'Ollama' 라는 local LLM 구축경험을 공유였었죠 https://medtalk.tistory.com/entry/나만의-데이터로-GPT-활용-local-LLM-구축-도전기-2-Ollama-LLaMa 나만의 데이터로 GPT 활용-local LLM 구축 도전기 (2): Ollama-LLaMa지난 번 글에서는 LangChain기반 AI 모델 구축의 일반적인 내용을 담았고 이번에는 실제 구축한 LLM 모델에 대해 설명하고자 한다. 이로서 인터넷 서버를 통하지 않고 local computer인 내 노트북, 내 데medtalk.tistory.co..

마크다운, RAG-LLM 기반 인공지능 시대에 현대 문서 작성의 새로운 지평을 열 수 있을까? 문서 작성은 오늘날 정보의 전달과 공유에 있어 필수적인 부분이다. 그런데 기존의 파일 형식들, 예를 들어 PDF, .txt, .doc 등은 복잡한 형식과 스타일을 내포하거나 가독성, 변환의 어려움 등의 문제가 있다. 이러한 배경에서 마크다운 (Markdown) 형식이 주목받고 있다. 마크다운은 간결성과 유연성을 바탕으로 현대 문서 작성에 새로운 패러다임을 제시할 수 있을 것으로 생각한다.다음은 오로지 장점만 바라본 편향된 의견으로 작성되었으니 적절히 알아서 판단하면 좋겠다.탄생배경과 간단한 문법은 다음 링크를 참고https://ko.wikipedia.org/wiki/마크다운 마크다운 - 위키백과, 우리 모두의 ..

지난 번 글에서는 LangChain기반 AI 모델 구축의 일반적인 내용을 담았고 이번에는 실제 구축한 LLM 모델에 대해 설명하고자 한다. 이로서 인터넷 서버를 통하지 않고 local computer인 내 노트북, 내 데스크톱 PC에서 LLM을 구축하고 내가 쌓은 의학지식을 이용한 Retrieval Augmented Generation-기반 LLM 모델을 가지게 되는 것이다. https://medtalk.tistory.com/entry/나만의-데이터로-GPT를-활용하자-LangChain기반-맞춤형-AI-모델-구축-도전기-1-AI-시대의-맞춤형-데이터-활용 나만의 데이터로 GPT 활용: LangChain기반 AI 모델 구축 도전기 (1) 나만의 데이터로 GPT 활용: LangChain기반 AI 모델 구축 ..