프로페서 H의 메디톡

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..

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..

최초 작성일: 2023.10.6 💡 망상적혈구의 수와 수혈 중 항체 생성 반응 강화의 관계 많은 연구들이 수혈 과정 중 항체 생성 반응을 탐구해왔습니다. 그 중 최근 연구에서 흥미로운 결과가 나왔는데요, 바로 냉장 보관된 적혈구 유닛 내의 망상적혈구의 증가가 해당 반응을 어떻게 영향을 미치는지에 대한 것입니다. 출처: Reticulocytes in donor blood units enhance red blood cell alloimmunization. Thomas TA, Qiu A, Kim CY, Gordy DE, Miller A, Tredicine M, Dzieciatkowska M, Dei Zotti F, Hod EA, D'Alessandro A, Zimring JC, Spitalnik SL, Hud..

최초 작성: 2023.10.1. 참고문헌: Malik A, Sayed AA, Han P, Tan MMH, Watt E, Constantinescu-Bercu A, Cocker ATH, Khoder A, Saputil RC, Thorley E, Teklemichael A, Ding Y, Hart ACJ, Zhang H, Mitchell WA, Imami N, Crawley JTB, Salles-Crawley II, Bussel JB, Zehnder JL, Adams S, Zhang BM, Cooper N.Blood. 2023 May 18;141(20):2417-2429. doi: 10.1182/blood.2022018380. 약어 정리: - 면역성 혈소판 감소증 (immune thrombocytopenia..

참고문헌: Blood. 2023 Sep 28;142(13):1113-1130. doi: 10.1182/blood.2023019721. IL-7 receptor signaling drives human B-cell progenitor differentiation and expansion - 골수의 조혈모세포는 다음 그림과 같이 림프구계 (NK 세포, T 세포, B 세포)와 과립구, 단핵구, 혈소판, 적혈구와 같은 골수구계 세포로 분화한다. 최근 네델란드 Erasmus 대학 Kaiser와 그의 팀은 다양한 방법을 통해, IL-7 신호전달이 인간의 B 세포 형성에 어떤 역할을 하는지에 대한 연구결과를 발표하였다. 주요 발견: IL-7 신호는 초기 B-전구세포의 증식을 유도하며, B-세포 분화 및 초기 림프구 ..