Japanese
English
特集 もっとAIを活用する!—明日から使えるヒントと将来展望
≪AI診断の展望≫
データベースとAI診断モデルの作成
Building clinical databases and developing AI diagnostic models
田淵 仁志
1,2
Hitoshi Tabuchi
1,2
1ツカザキ病院眼科
2兵庫医科大学AI眼科診療システム開発講座
キーワード:
電子カルテ
,
構造化データ
,
教師あり学習
,
診断AI
,
大規模言語モデル
,
LLM
,
医療画像基盤モデル
Keyword:
電子カルテ
,
構造化データ
,
教師あり学習
,
診断AI
,
大規模言語モデル
,
LLM
,
医療画像基盤モデル
pp.215-221
発行日 2026年2月15日
Published Date 2026/2/15
DOI https://doi.org/10.11477/mf.037055790800020215
- 有料閲覧
- Abstract 文献概要
- 1ページ目 Look Inside
- 参考文献 Reference
●電子カルテの非構造性が二次利用の実装を阻害している。
●構造化データの集積(データベース)が医療情報活用の基盤である。
●教師あり学習による人工知能診断の限界を,大規模言語モデルと医療画像基盤モデルが乗り越える可能性がある。

Copyright © 2026, Igaku-Shoin Ltd. All rights reserved.

