「医療分野には、汎用モデルでは埋められないギャップが存在する。特に、日本語の医療特有の語彙や文脈、知識を補うためには、特化型モデルが必要である。 特化型モデルを開発することで、PoCを通じてフィードバックを得られ、最終的に自社の基盤モデルに反映させることができる」 #jhih_geniac2025

「生成AIの発展は今後も間違いなく加速する。それは、現在、AI自身が質の良い学習データを生成できるようになり、自己進化するフィードバックループが回るようになるため。 これにより、テキスト＋画像といったマルチモーダルなデータを取り扱えるAIの発展も加速する」 #jhih_geniac2025

目の前に飛行場を望むおしゃれで開放感のある会場で、熱量の高い濃密なイベントでした。エンジニア目線のインプットも面白く、モデレーターとしても楽しく参加できました！感謝です🙏 #jhih_geniac2025

「LLMの発展速度と規制の足並みが揃っていないという課題は今もある。AIの発展は日進月歩である一方、医療データ提供には時間がかかり、技術の進化に法律が追いつけない状況にある。

「これからは、計算資源のアクセスの戦いになる。さらに、シミュレーションによってデータ自体を生成できるようになったため、ウェットな実験無しでもデータを整備できるようになった例もある。 ​また、24時間稼働するロボットアームの精度も高く、データ収集に非常に貢献している」

「AI創薬により、病気を治す（マイナスをゼロにする）だけでなく、人間の能力を拡張する（ゼロをプラスにする）ような物質の発見が可能になってきている。 そうした場合、予防医療と保険診療をどう組み合わせていくべきか、規制当局含め、議論を繰り返していく必要がある」 #jhih_geniac2025

「wet科学者とAIエンジニアでは、実験に対する姿勢やコミュニケーションが異なる。AIエンジニアは「とりあえずやってみる」というフットワークの軽さがある。

宮内さんの一連の内容投稿レポが簡潔的確すぎてすごい

昨日は羽田イノベーションシティーでJHIHxGENIAC のイベントに登壇させてもらいました。話したことを、リアルタイムに絵にして頂くグラレコを初体験！登壇者も何の話になるか分かってなかったのに、このクオリティー、すごい！ #jhih_geniac2025 luma.com/9lit05un?local…

SaMD研究会なう。需要があればスライドをもとにして記事書こうかな・・行動変容がホットトピック。

SaMD研究会で一番ストレートに聞けて良かったけど聞きたくなかった事実、SaMDに開発者の大半、”マネタイズはまだ全然考えてなくてとにかく承認が欲しい”というマインドらしい。私も投資検討で色々な方とお話する中そうだろうなと思っていたけど・・・出口戦略・・・涙

ひょえーdoximity (アメリカ版m3)の創業医師Nate Gross先生がOpen AIに引き抜かれてヘルスケアGTM戦略を担当する、と。MBA中、あるプロジェクトでご一緒させていただいたことがあるので、なんかすごい展開で驚き。 businessinsider.com/openai-taps-do…

息子がバナナのことを「ナナ」としか言えなかったのにいつのまにか「バナナ」と言えるようになり、スーパーはスが言えず「プーパー」だったのがちゃんと「スーパー」と言えるようになり、成長は嬉しいけどあっという間で寂しいなぁ、と思う週末。

SaMD領域に新たな風！おめでとうございます🎉

最近この手のメーカー向けデータ提供支援会社増えてきたね ソフトバンク、医療画像の流通で新会社　東京大学などと - 日本経済新聞 nikkei.com/article/DGXZQO…