現状のLLMの限界を超えて、より精度の高いAI開発によって個別最適化された医療が社会全体に実装されていくには、「共有」に立脚したデータ生態系を構築することが鍵となる。
世界中のビジョナリーや起業家、ビッグシンカーがキーワードを掲げ、2025年の最重要パラダイムを読み解く恒例の総力特集「THE WORLD IN
2025」。慶應義塾大学医学部教授の宮田裕章は、より高度な局所的判断を可能にするSLM（小規模言語モデル）の開発による新たな医療の可能性を指摘する。 2024年は生成AIの認知が爆発的に普及した年でしたが、デジタル医療に関しては、過剰な期待を経ての幻滅期に突入しているといえるだろう。さまざまな観点からの根拠に基づいて行なわれる医師の質の高い診断は、細心の注意によって記述された臨床現場の情報が不可欠となるため、データの収集には臨床現場との信頼関係が重要になる。またチームの質や医師の属人的な技術や知見などによっても大きく変わり、カルテに記述されない情報も多分にある。 現状の生成AIはインターネット上の一般公開情報に基づいた要約については圧倒的な優位性を示しているが、クローズドで体系化しにくい情報を基にした精度の高い責任ある判断は、大規模言語モデル（LLM）単体での進化の連続軸上にはないことが明らかとなった。また、医療は全体における影響をさまざまなデータや知見を基に慎重に検証・把握する必要があるため、市場における期待と安全性確認の速度が噛み合わない。24年はこうした教訓があらわになった。...
人工知能 / Ai 大規模言語モデル / Large Language Model（Llm） Vol.55 The World In 2025 データ / Data 医療 / Medical
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