論文の概要: Generative AI in clinical practice: novel qualitative evidence of risk and responsible use of Google's NotebookLM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01955v1
- Date: Sun, 04 May 2025 01:25:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.352664
- Title: Generative AI in clinical practice: novel qualitative evidence of risk and responsible use of Google's NotebookLM
- Title（参考訳）: 臨床実践におけるジェネレーティブAI:GoogleのNotebookLMのリスクと責任性に関する新しい定性的な証拠
- Authors: Max Reuter, Maura Philippone, Bond Benton, Laura Dilley,
- Abstract要約: NotebookLMは、治療とリハビリテーションについて患者を教育するためのAI音声ポッドキャストを生成するツールである。
本研究は,NotebookLMが臨床実践に先立って検査・検討すべき臨床・技術上のリスクを生じさせていることを論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The advent of generative artificial intelligence, especially large language models (LLMs), presents opportunities for innovation in research, clinical practice, and education. Recently, Dihan et al. lauded LLM tool NotebookLM's potential, including for generating AI-voiced podcasts to educate patients about treatment and rehabilitation, and for quickly synthesizing medical literature for professionals. We argue that NotebookLM presently poses clinical and technological risks that should be tested and considered prior to its implementation in clinical practice.
- Abstract（参考訳）: 生成的人工知能、特に大規模言語モデル(LLM)の出現は、研究、臨床実践、教育における革新の機会を提供する。
近年、ダイアンらは、治療やリハビリテーションについて患者を教育するためのAI音声ポッドキャストの作成や、専門家のための医学文献の迅速な合成など、LLMツールであるNotebookLMの可能性について言及している。
本研究は,NotebookLMが臨床実践に先立って検査・検討すべき臨床・技術上のリスクを生じさせていることを論じる。
関連論文リスト
- Clinical Insights: A Comprehensive Review of Language Models in Medicine [1.5020330976600738]
本稿では,医療における言語モデルの進歩と応用について考察し,臨床応用事例に着目した。
テキストと視覚データをテキスト内学習を通じて統合することのできる、最先端の大規模言語とマルチモーダルモデルに、広範囲な微調整を必要とする初期エンコーダベースのシステムから進化について検討する。
この分析は、データのプライバシと運用の自律性を向上するローカルデプロイ可能なモデルと、テキスト生成、分類、情報抽出、会話システムといったタスクにおけるそれらの応用を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-21T15:59:33Z) - Dr-LLaVA: Visual Instruction Tuning with Symbolic Clinical Grounding [53.629132242389716]
VLM(Vision-Language Models)は、医用画像を分析し、自然言語の相互作用に関与することによって、臨床医を支援する。
VLMはしばしば「幻覚的」な振る舞いを示し、文脈的マルチモーダル情報に基づかないテキスト出力を生成する。
本稿では,臨床推論の象徴的表現を用いて医療知識にVLMを基盤とする新たなアライメントアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T23:19:28Z) - Intelligent Clinical Documentation: Harnessing Generative AI for Patient-Centric Clinical Note Generation [0.0]
本稿では,クリニカルドキュメンテーションプロセスの合理化のための生成AI(Artificial Intelligence)の可能性について検討する。
本稿では,自然言語処理 (NLP) と自動音声認識 (ASR) 技術を用いて患者と臨床の相互作用を転写するケーススタディを提案する。
この研究は、時間節約、ドキュメント品質の改善、患者中心のケアの改善など、このアプローチの利点を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-28T16:43:41Z) - An Introduction to Natural Language Processing Techniques and Framework
for Clinical Implementation in Radiation Oncology [1.2714439146420664]
放射線オンコロジー研究において,大規模言語モデル(LLM)を用いた最先端NLPアプリケーションを提案する。
LLMは、厳格な評価と検証を必要とする幻覚、偏見、倫理的違反など、多くの誤りを起こしやすい。
本論は, 臨床放射線腫瘍学におけるNLPモデルの開発と利用に関心がある研究者や臨床医に対して, 指導と洞察を提供することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-03T19:32:35Z) - Knowledge-Infused Prompting: Assessing and Advancing Clinical Text Data Generation with Large Language Models [46.32860360019374]
大規模言語モデル(LLM)はこの領域で有望だが、それらの直接的なデプロイはプライバシーの問題につながる可能性がある。
我々は,そのプロセスに知識を注入する,革新的で資源効率のよいアプローチであるClinGenを提案する。
7つのNLPタスクと16のデータセットを比較検討した結果,ClinGenはさまざまなタスクのパフォーマンスを継続的に向上させることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T04:37:28Z) - Redefining Digital Health Interfaces with Large Language Models [69.02059202720073]
大規模言語モデル(LLM)は、複雑な情報を処理できる汎用モデルとして登場した。
LLMが臨床医とデジタル技術との新たなインターフェースを提供する方法を示す。
自動機械学習を用いた新しい予後ツールを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-05T14:18:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。