Jimeng Sun

臨床ノート生成のためのLLM適応に関する研究。

KG-FITは、ナレッジグラフと言語モデルのインサイトを組み合わせて、より豊かなデータ表現を実現する。

新しいフレームワークが、フェデレーテッドラーニングの予測精度とデータプライバシーを向上させる。

新しいアプローチがノイズの多いデータを処理するためにメモリを使って関係抽出を強化する。

新しいAIシステムが臨床レビューの効率を向上させるんだ。

新しいAIモデルが臨床試験の効率を向上させる。

新しいアプローチで合成対話を通じて患者と医者のコミュニケーションが改善される。

合成データ生成は、患者のプライバシーを守りつつデータの利用可能性を高めることで、臨床試験を変革できるんだ。

AIは患者ケアを向上させ、作業負担を減らすことで医療を変革してるよ。

新しい方法が臨床試験のための合成データ生成を向上させつつ、プライバシーも守るんだ。

新しい方法がプロセス監視型報酬モデルを使って臨床文書の精度を向上させる。

革新的な方法で、発作の始まりをよりよく検出できるようになり、てんかんの管理が改善される。