主な研究成果
プレスリリース・ニュースリリース
プレスリリース
【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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【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、「さくらのAI Engine」で東京大学開発の医療特化型LLMを研究者向けに無償提供開始(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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【ニュースリリース情報】生成AIテーマ1:東京大学 松尾・岩澤研究室、医療現場のDXの実現を目指し日本語版医療特化型LLMを開発し、対話型AIサービスを公開(東京大学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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国産の日本語版”医療”特化LLM基盤「ELYZA-LLM-Med」を開発(生成AI課題テーマ1)
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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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【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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【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)
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オープンな日本語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視覚言語モデル―(生成AIテーマ2)
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医療データをコンピュータで解析し、適格な関連情報を提供する大規模医療辞書を開発 核となるデータ「JMED-DICT mini」を公開(D-2)
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医療・介護・健診に関するビッグデータの統合解析によるオーラルフレイル対策推進事業の取組み(C-1)
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がん患者向けスマートフォン患者問診プラットフォームをリリース(B-1)
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検体測定室とスマートフォンアプリとの間のQRコード連携とそれを活用した生活習慣病の早期受診勧奨システムについて(B-2)
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弊社のAI問診がクローズアップ現代で取り上げられました(B-2)
