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【開催のお知らせ】8/1テーマD-1：公開シンポジウム「医療のデジタルツイン構築を目指して」（テーマD-1公開シンポジウム案内のページにリンクします）
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【ニュースリリース情報】生成AIテーマ1：国産の日本語版”医療”特化LLM基盤「ELYZA-LLM-Med」を開発（ELYZA News Releaseのページにリンクします）
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【開催のお知らせ】SIP第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築」社会実装マッチングイベント（クリックすると申込Formsが開きます）※申込締切：2025年7月4日まで締切日を延長しました
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【ニュースリリース情報】テーマB-3：医療文書を半自動生成する「症例報告・病歴要約支援システム」の実証実験開始について（新医療リアルワールドデータ研究機構株式会社のページにリンクします）
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【ニュースリリース情報】生成AIテーマ1：さくらインターネット研究所が構築したクラウド型のスパコン「さくらONE」が、処理性能ランキングTOP500で世界49位を獲得しました（さくらインターネット株式会社のページにリンクします）
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SIP第3期補正予算「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」公募実施結果公表について
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日立と東大、ビッグデータ検索を最大135倍高速化する「動的プルーニング技術」を開発
株式会社日立製作所(以下、日立)と国立大学法人東京大学(以下、東大)は、ビッグデータ分析の高速化に向けて、相互に複雑なつながりを持つデータ(以下、グラフ構造データ*1)の検索速度を大幅に向上する「動的プルーニング*2技術」を開発しました。
従来、データベース内でデータ分析を行う際のグラフ構造データを順次たどる処理は、再帰問合せ処理*3と呼ばれる手続きで行われ、不要なデータを繰り返し読み取る必要があり、検索速度が低下するという課題がありました。