프로페서 H의 메디톡

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..

대형 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 분야에서 중요한 혁신을 이루었지만, 여전히 특정 도메인에서는 한계를 보이고 있습니다. 특히, 도메인별로 요구되는 세부적인 지식이나 전문성을 반영하지 못해 정확하지 않은 출력을 생성하거나, 신뢰성에 문제가 발생하는 경우가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 한 가지 방법으로 도메인 특화 LLM을 개발하는 것이 주목받고 있습니다.일반 LLM: 한계를 해결하는 접근법LLM의 한계를 해결하는 한 가지 방법은 특정 도메인에 맞는 데이터로 모델을 **미세 조정(finetuning)**하는 것입니다. 미세 조정은 대형 언어 모델이 학습한 범용적인 지식 위에, 특정 분야에서 자주 등장하는 용어나 표현, 문맥 등을 이해할 수 있도록 추가 학습하는 과정을 말합니다. 이를 통해 관..

프롬프트 엔지니어링은 상대적으로 새로운 연구 분야로, LLM의 출력을 다양한 작업에서 최적화하기 위한 프롬프트(지시문)를 설계하고, 개선하며, 실행하는 과정을 의미한다. 이는 AI 시스템과 효과적으로 상호작용하여 그 이점을 극대화하는 기술이다.의료 전문가 및 전반적인 의료 분야에서 프롬프트 엔지니어링은 다음과 같은 역할을 할 수 있다: 의사 결정 지원: 의료 전문가는 프롬프트 엔지니어링을 통해 AI 시스템을 최적화하여 진단, 치료 선택, 위험 평가 등의 의사 결정 과정을 지원할 수 있다.행정 지원: 프롬프트를 활용하여 환자 일정 관리, 기록 유지, 청구서 발행 등 행정 업무를 원활하게 처리함으로써 효율성을 높일 수 있다.환자 참여: 프롬프트 엔지니어링을 통해 의료 제공자와 환자 간의 의사소통을 개선할 수..

1차 원고 작성: 2024-10-17 오늘은 "Evaluation and mitigation of the limitations of large language models in clinical decision-making"이라는 논문에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 임상 의사 결정에 활용할 때의 한계점을 평가하고 개선 방안을 모색한 중요한 논문입니다. 출처: Nature Medicine (2024) 30: 2613–2622. https://doi.org/10.1038/s41591-024-02780-7 대규모 언어 모델(LLM)은 의료 면허 시험에서 우수한 성과를 보이며 임상 의사 결정 분야에서 큰 잠재력을 보여주고 있습니다. 그러나 실제 임상 환경에서 필요한 많은..

1차 원고 작성: 2024-10-17 오늘은 "Health system-scale language models are all-purpose prediction engines"라는 논문에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 의료 시스템 전반에 걸친 예측 엔진으로서의 잠재력을 탐구한 중요한 논문입니다. 출처: Nature (2023) 619, 357–362. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06160-y  의사들은 매일 시간에 쫓기는 중요한 결정을 내려야 합니다. 임상 예측 모델은 의사와 관리자들이 임상 및 운영 이벤트를 예측하여 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 기존의 구조화된 데이터 기반 임상 예측 모델은 데이터 ..

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..