テキストチャットでやり取りした内容を、改めて管理用データとしてフォームで入力し直す。その作業が負担となり、他の大事な仕事を行う時間が減ってしまう。そのような課題を持つ「現場」は多いのではないでしょうか?医療現場でも、患者情報を臨床フォームに入れる作業が負担となる、という課題があります。
Allm では、大規模言語モデル(LLM)の導入により、患者情報に関するテキストデータを活用し、臨床フォームの自動記入を可能にすることで、効率的な患者情報の構造化とデータ管理を実現しました。臨床フォーム入力の自動化により、医療従事者は患者ケアにより多くの時間を割くことができ、医療サービスの質向上が見込まれます。
本登壇では、Allm での実践的な使用例を基に、AI が医療業務の効率化にどのように役立つかを示しつつ、最先端の AI 技術が医療の未来をどのように変える可能性があるかご紹介します。
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2023年に DeNA に新卒入社。大学時代には、音声認識技術から音声感情認識まで、また言語モデルを活用した対話モデルの開発に至るまで、幅広い分野での活動に従事。現在は、音声認識技術や大規模言語モデル(LLM)を事業応用する業務に携わっている。
2011年から Allm の研究開発部でリサーチエンジニアとして働いている。 2023年よりリサーチグループのグループリーダーに就任した。