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: 2024-09-18 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: 2024-08-24 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 ..

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:..

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..

혁신적인 기술의 발전은 우리의 일상과 업무 방식을 변화시키고 있습니다. 그 중심에는 인공지능(AI)이 자리 잡고 있으며, 특히 개인화된 AI 경험을 제공하는 'my GPT'가 주목받고 있습니다. 이번 블로그 글에서는 'my GPT'의 독특한 장점과 기능들을 탐색하고 어떻게 생성하는지 알아보고자 합니다. 'my GPT'의 장점 개인 맞춤형 대화 경험 'my GPT'는 사용자의 선호도, 필요, 관심사에 맞춰 조정됩니다. 이를 통해 표준화된 AI 대화에서 벗어나 개인에게 최적화된 상호작용을 경험할 수 있습니다. 다양한 활용 가능성 'my GPT'는 교육, 엔터테인먼트, 비즈니스, 헬스케어 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 사용자의 목적에 맞게 AI를 구성하여 특화된 정보와 지원을 받을 수 있습니다. 지속..

Stable Diffusion Web UI는 사용자가 간단한 텍스트 입력을 하거나, 기존 이미지를 통해 복잡한 이미지를 생성할 수 있는 웹 기반 인터페이스입니다. 이는Deep Learning과 Generative Adversarial Networks (GANs)를 기반으로 하여, 웹툰, 쇼츠, 유튜브, 블로그 등 다양한 창작활동에 활용할 수 있는 유용한 툴입니다. Apple Silicon 칩을 탑재한 Mac 이 글에서는 Apple Silicon 칩을 탑재한 Mac에서 Stable Diffusion Web UI를 설치하는 방법을 단계별로 안내합니다. Stable Diffusion Web UI는 GitHub에서 다운로드할 수 있습니다. https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-..