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Yuta Nakamura🐠

@iBotamon

Clinical NLP Researcher & Radiologist at UTokyo. 医療への自然言語処理の応用 (医療言語処理) を研究しています。 放射線診断専門医。東大病院22世紀医療センター特任助教。

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なすこ (@nasuko_ns) profile picture
なすこ
@nasuko_nsSep 26

「親を施設に入れるから大丈夫」と言っている家族の、最大の誤算

Article · @nasuko_ns
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Rikiya Takehi (@rikiyatakehi) profile picture
Rikiya Takehi@rikiyatakehiNov 2
We asked GPT-6 Astra to edit Qwen3.5-0.8B weights to improve math. It directly changed only 0.016% of weights, fixing 0.8B's reasoning loops & improving math up to 6x and even instruction following 3x, without gradients or training. We call this Weight-Space Programming: frontier LLMs can now natively read/write neural network weights! 🧵 Blog: rikiyat.github.io/blog/weigh…
Image from Rikiya Takehi (@rikiyatakehi)
Readers added context they thought people might want to know
LLM was given weights explicitly as text in prompt and used code/forward passes (per authors' logs) to ablate Qwen looping direction, a known thinking-mode issue per model card. Primarily fixed repetition in that mode, not general 'natively' improving weights/math. rikiyat.github.io/blog/weight-sp… github.com/RikiyaT/lm_und… huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-0… huggingface.co/RikiyaT/Qwen3.…
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Kikuchi Iwaho (@kikuchiban) profile picture
Kikuchi Iwaho@kikuchibanOct 27
日本でも変更されました。 jsog.or.jp/medical/13128/

「多嚢胞性卵巣症候群（PCOS）」の名称変更について - 公益社団法人 日本産科婦人科学会

公益社団法人　日本産科婦人科学会 　このたび、日本産科婦人科学会および日本内分泌学会は、国際的な名称変更の動向を踏まえ、従来の「多嚢胞性卵巣症候群（Polycystic Ovary Syndrome：PCOS）」の名称を […]

jsog.or.jp
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Googleから論文をレビューしてくれるDeep Reviewの登場👀 Gemini4Argonでレビューしてくれて週2回まで無料（そんな論文書けない） 20分くらいかかりますが結構細かく見てくれて妥当な指摘をしてもらえます これ無料なのはやばいですね。校正サービスが...
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Jeremy Nguyen ✍🏼 🚢 (@JeremyNguyenPhD) profile pictureJeremy Nguyen ✍🏼 🚢
@JeremyNguyenPhDOct 15
AI for academic research: 2 free paper reviews per week from Google's Deep Review, powered by new Gemini 4 Argon. Google just launched Deep Review for reviewing draft papers. You can pay for more. BTW, If you're revising more than 2 papers a week--how? research.google/deepreview/
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日本語テキストの医療QAとして世界最大規模のデータセット「GENSHI-MedQA-1M」を公開しました GENSHI AIはプロダクト開発だけでなく、アカデミアや日本の医療AIにも貢献していきます。 prtimes.jp/main/html/rd/p/00…
GENSHI AI、100万件超の日本語医療QAデータセット「GENSHI-MedQA-1M」を公開。日本語テキストの医療QAとして世界最大規模

GENSHI AI、100万件超の日本語医療QAデータセット「GENSHI-MedQA-1M」を公開。日本語テキストの医療QAとして世界最大規模

株式会社GENSHI AIのプレスリリース（2026年10月15日 13時14分）GENSHI AI、100万件超の日本語医療QAデータセット「GENSHI-MedQA-1M」を公開。日本語テキストの医療QAとして世界最大規模

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Sadao Tokuyama (@tokufxug) profile picture
Sadao Tokuyama@tokufxugOct 14
NVIDIA × NV-Reason-CT：胸部CTから放射線レポートを生成するオープンAI 🔹約7万件のCTスキャンで学習。3D胸部CT全体を解析 🔹NVIDIA A100 GPU 1台で、30秒未満にレポートを生成した実証例 🔹Hugging Faceでモデル公開。院内GPUで動かせば、CT画像を外部クラウドへ送らずに処理可能。 情報元はリプ欄
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基盤モデル、やばそうなの出てるんだなぁ・・・
arXiv Bangers (@arXivBangers) profile picturearXiv Bangers
@arXivBangersSep 24
nnFoundation: 3D Foundation Models for Radiology Trained on 2.1M scans, nnFoundation shows 3D radiology needs complementary architectures: convolutional models excel at local tasks, while transformer models dominate global reasoning. arxivb.org/abs/2609.26924
Image from arXiv Bangers (@arXivBangers)
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汎用的に！！ ｢腹部CTを幅広く読影するAI｣ Science ･ 中国アリババ・浙江大学などのRADARが造影CTの146種類の所見を評価 ･ 40万件超の造影CTと読影レポートで学習 ･ 読影実験で放射線科医の診断感度が約10%向上 ･ 多臓器の異常を拾い、見落としを減らす読影支援へ science.org/doi/10.1126/scie…
Image from 河野健一 Kenichi Kono ｜ 脳外科医 CEO｜AI 医療 MBA｜脳血管内手術支援AI (@CeoImed)
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Sadao Tokuyama (@tokufxug) profile picture
Sadao Tokuyama@tokufxugSep 23
X線とCT/MRを数秒で位置合わせする医療AI「xvr」がNatureに掲載 🔹Vivek Gopalakrishnan氏らが開発した2D/3D位置合わせ基盤モデル 🔹数千件の全身スキャンで事前学習し、新たな解剖部位へ5分未満で適応 🔹X線と3D画像を数秒で位置合わせ。Python API・CLIを公開 情報元はリプ欄。
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べいえりあ (@mr_bay_area) profile picture
べいえりあ@mr_bay_areaSep 19
Jev「高速で高性能な汎用分類器を作りました！」 ワイ「お、いいね☺️」 謎のJev-like「Local LLMをタスクA〜Fでfine tuningして、タスクA〜FでJevより速くて高性能なモデルを作りました！！！」 ワイ「それはBERTで良くない？？？」
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高速な判断に特化したAI - TypeSafe「Jev」 と System One Model｜npaka @npaka123 note.com/npaka/n/n6f8dd30a5f…
高速な判断に特化したAI - TypeSafe「Jev」 と System One Model｜npaka

高速な判断に特化したAI - TypeSafe「Jev」 と System One Model｜npaka

高速な判断に特化したAI「Jev」と「System One Model」についてまとめました。 1. はじめに 2026年9月15日、TypeSafe AIが新しいAIモデル「Jev」を発表しました。 Jevの特徴は、ChatGPTのように文章を生成するのではなく、 入力された状況から、型付きの判断とその確率を高速に返す ことに特化している点です。 応答時間はTypeSafeの公表値で70〜...

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Pont Neuf PhD, PEJp (@pontneuf_pe) profile picture
Pont Neuf PhD, PEJp
@pontneuf_peSep 15
面白いことに、AIに芯をいじらせるほど論文は面白くなくなる。査読の対応をするほど魅力がなくなる。 「著者は完全に私の指摘に対応した。穴がなくなり、同時に面白さもだいぶなくなってしまった。リジェクトする理由がないので出版して問題ないが、論文の価値や魅力は穴があってもリバイズする前のほうが高かった。残念である。」という趣旨のコメントを頂いた。私も同様に残念である。
井上祐樹 (Yuki Inoue) (@YInoueMgmt) profile picture井上祐樹 (Yuki Inoue)@YInoueMgmtSep 15
論文の推敲にAIを使いすぎると、必要な角が削り取られて面白さが消失し、重要でない細かい言い訳や蛇足が大量に付き、論文としてダメダメになってしまう。 論文のストーリーと内容に対して自分で確固たる芯を設定し、それらは変えずに、客観的に全体を評価させる程度の使用に留めることが望ましい。
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｢ChatGPT for Healthcareが電子カルテ・医療データと連携可能に｣ ･ 医療機関向け ChatGPT for Healthcare ･ 電子カルテEpicや医療データと連携 ･ 質問すると電子カルテの記録から回答 ･ PubMedなど9つの公的な医療情報源に接続。正確な情報を容易に比較・検証可能 ai.watch.impress.co.jp/docs/…
Image from 河野健一 Kenichi Kono ｜ 脳外科医 CEO｜AI 医療 MBA｜脳血管内手術支援AI (@CeoImed)
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NLPコロキウム (@nlp_colloquium) profile picture
NLPコロキウム
@nlp_colloquiumSep 2
🚀 #NLPコロキウム の開催案内 講演者：山口篤季さん @_gucciiiii (@sheffielduni) 日時：9/9 (水) 17:00– JST ※開始時刻にご注意ください LLMは英語中心に学習されるため、低資源言語の話者はその恩恵を十分に受けられません。新しい有効な解決策を2つお話し頂きます。nlp-colloquium-jp.github.io/…
NLPコロキウム | LLMのアクセシビリティ向上を目指す言語適応技術：低資源下における語彙拡張と破滅的忘却の軽減 (山口篤季)

NLPコロキウム | LLMのアクセシビリティ向上を目指す言語適応技術：低資源下における語彙拡張と破滅的忘却の軽減 (山口篤季)

NLPコロキウムは自然言語処理 (NLP) および 計算言語学 (CL) に関する最先端の研究・開発に取り組んでいる方をお招きするトークイベントです。

nlp-colloquium-jp.github.io
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ニュース❗️ ChatGPTが、世界最大の電子カルテEpicと直結すると。検査・薬剤・経過まとめ、さらにPubMedやClinicalTrials.govまで直結！ ついに医療AIの本番開始。AIは日常を超えて、常識になる、、、 医療現場が完全に切り替わる波がきますね
Karan Singhal (@thekaransinghal) profile pictureKaran Singhal
@thekaransinghalSep 1
Today, we’re bringing ChatGPT closer to the systems, information, and workflows healthcare teams already rely on. ♥️ We’re introducing a new EHR integration to connect supported Epic environments to ChatGPT and a plugin connecting to nine additional industry data sources.
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モデル評価の落とし穴に関するブログを書きました speed1313.github.io/posts/pi…
モデル評価の落とし穴 | speed1313 Blog

モデル評価の落とし穴 | speed1313 Blog

モデル評価には様々な落とし穴があります。ここでは、評価スコアに影響する様々な要因について整理します。

speed1313.github.io
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ダックス医 (@DachsClinic) profile picture
ダックス医
@DachsClinicAug 18
デジカルAIエージェントがさっき入った。これ潮目変わったな。こんなに早くLLMがカルテに入って患者情報読んでくるとは思わんかった。この患者にケレンディアの適応ある？とか聞くとカルテとかデータ漁って頭悪いなりに考えて回答してくる。今は信用できないが、そのうちこれがSolとかFable並の知能になってきたら、検査とか処方も自動で組み立ててきて、医者は承認ボタン押すだけになるだろ。予想より遥かに早いスピードで進んでる気がする。
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Kazunori Sato (@kazunori_279) profile picture
Kazunori Sato
@kazunori_279Jul 23
AI君にHTMLでスライド書かせるとめっちゃ捗る。
Image from Kazunori Sato (@kazunori_279)
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🎉【ご報告】🎉 チームみらい党首・安野たかひろ、比例代表での当選が確実となりました！ 参議院議員・安野たかひろ、誕生です🔥 理奈さん、チームみらいの候補者たち、サポーターのみなさん、 そして「いどばた」で政策を共に練ってくださった全国の皆さん—— みんなで創ってきた #チームみらい の勝利です！ 国会でも分断を煽らない「みんなで創る政治」を実現していきます。 安野の活躍に、ぜひご期待ください！💫 #チームみらい #みらいを選ぼう #安野たかひろ #参院選2025 #参院選 #安野たかひろを国会へ
Image from チームみらい｜学生チーム (@team_mirai_stu)
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おぉ、ついに富士フイルムの「Yahgee🐐」にLLMによるサマリ作成支援機能が搭載！ ・退院サマリの作成時間を平均42%、最大60％短縮 ・年間約2万件の退院サマリを作成している病院では年間約2700時間の削減効果が期待される 患者情報文書案を生成AIで自動作成する技術を開発 fujifilm.com/jp/ja/news/list…
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