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特集 整形外科におけるAIと医療応用
大規模言語モデルを用いた電子カルテ解析
中原 龍一
1
1岡山大学学術研究院医歯薬学域運動器地域健康推進講座
キーワード:
大規模言語モデル(large language model;LLM)
,
アナリティクスエンジニア(analytics engineer)
,
モダンデータスタック(modern data stack)
,
リーンデータスタック(lean data stack)
,
ローカルファースト(local-first)
Keyword:
大規模言語モデル(large language model;LLM)
,
アナリティクスエンジニア(analytics engineer)
,
モダンデータスタック(modern data stack)
,
リーンデータスタック(lean data stack)
,
ローカルファースト(local-first)
pp.368-377
発行日 2026年4月19日
Published Date 2026/4/19
DOI https://doi.org/10.18885/JJS.0000002500
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- Abstract 文献概要
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- 参考文献 Reference
大規模言語モデル(LLM)を電子カルテに利用する研究は,初期の期待に対し,幻覚や確率的挙動というLLM固有の問題によって制約を受けてきた。一方,産業界ではクラウド技術を用いてLLMを関数のように制御し,業務に組み込む手法が開発された。本稿では医療分野で完結していた初期のLLM研究が,いかにして産業界の技術体系と接続し,異分野協業の分野に発展していったかを概説する。

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