気候変動と救急医療画像利用の関連性に関する研究 学術的背景 気候変動および関連する環境暴露は、人間の健康に著しい悪影響を及ぼし、医療サービスの需要を増加させています。高温暴露や大気質の悪化は、救急科の受診数や入院数の増加と関連しています。地球温暖化が進むにつれ、熱波の頻度と強度はさらに増加すると予測されています。気候変動とその根本的な原因は、二つの方法で大気質の悪化を引き起こします。第一に、化石燃料の燃焼やその他の人間活動が大気中に有害な汚染物質を放出し、温室効果ガスの排出を引き起こします。第二に、気温の上昇やより頻繁な山火事などの気候変動の影響も、微小粒子状物質（PM2.5）や地表オゾンを含む大気汚染を増加させます。PM2.5は直径2.5マイクロメートル以下の微小粒子で、その小ささから吸入...

大規模視覚言語モデル（GPT-4V）の放射線学における多モード・多解剖領域能力の定量的評価 学術的背景 近年、OpenAIのChatGPTのような大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）は、テキスト生成の分野で大きな進歩を遂げています。これらのモデルはTransformerアーキテクチャに基づいており、膨大なテキストデータを学習することで、少ない例（few-shot learningやzero-shot learning）でも信頼性の高いテキストを生成することができます。LLMsは医学分野でも広く応用されており、自由形式の放射線レポートを標準化されたテンプレートに変換したり、肺癌のCTレポートからデータをマイニングしたりするのに使用されています。さらに、LL...