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【プレスリリース情報】テーマB-2：約3万例の症例を整理した「疾患因果ダイアグラム」を国産LLM「LLM-jp-4」に独自に追加学習。ハルシネーションが疑われる病名は15.5%から3.0%に。その成果を活用した医療用日本語入力「今日の医療AI日本語入力」も商用化へ（外部のサイトにリンクします）

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【プレスリリース情報】テーマB-6：国産医療LLMと3万例規模の疾患因果ダイアグラムを統合した医療AIエージェントを開発～医師国家試験ベンチマークで90％超を達成した「SIP-jmed-llm-4」を活用、医師向け試験公開へ～（国立情報学研究所のページにリンクします）

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【プレスリリース情報】テーマB-4：訪問看護の報告書作成時間を最大42%削減 AIで“看護師がケアに使える時間”を創出 ～多職種連携システム・TeamにAI要約機能を搭載開始～（株式会社アルムのページにリンクします）

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【プレスリリース情報】テーマE-2：オープンな医療用マルチモーダルモデルを開発 ―142億パラメータを持つ日本語に特化した医療用視覚言語モデル―（東京大学大学 先端科学技術研究センターのページにリンクします）

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2/3(火)開催：メディア勉強会のご案内－内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）「統合型ヘルスケアシステムの構築」で取り組む医療における生成AIの利活用－

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9/3(水)開催：メディア勉強会のご案内－内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）「統合型ヘルスケアシステムの構築」で取り組む医療DX・医療データの利活用－

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【プレスリリース情報】テーマE-1：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のページにリンクします）

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【プレスリリース情報】生成AIテーマ4：LLMの情報処理は感覚性失語症の脳活動と似ていた ―LLMと失語症との情報処理ダイナミクスの比較―（東京大学国際高等研究所のページにリンクします）

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【プレスリリース情報】テーマE-2：世界初、CT画像をAIが比較・解析し日本語の所見文を生成　～放射線科医の経過観察支援に期待～（名古屋大学のページにリンクします）