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はてなキーワード: 医学とは
一応聞いてやろう
ちなみに具体的にどこらへんが？
事実ベース文化ベース差別ベース既存法律ベース法批判ベース経済ベース人権ベースの各議論のレイヤーを混ぜないで的確に論点を挙げて問題点指摘してな。論点のズレはIQの低さの証
こう聞くと、ムーを根拠に出したり、ただ無知ゆえの誤解まみれで、条文をググっただけ聞き齧っただけの無資格の「自称行政や会計に詳しい素人」の俺のボロボロの謎の持論展開を聞く羽目になるんよな
水にお礼を言うと原子配列が変化するって論文がある！イベルメクチンの効果研究は医学論文にもなっている！みたいなリテラシーから繰り出される大体どうでもいいクソ以下の言説
金が無尽蔵に将棋にばら撒かれている訳でもないだろ？価値があるからその生涯獲得賞金に到達してるんだなという考え方は出来ない？
・頼んだらやってくれる
・謝れば許してもらえる
自分の中にこの偏見が強固にあるせいで、女性カテゴリに突っ込まれると自分が全然こうではない恐怖で一言も発せなくなる。
コスメ・服(ブランド)・好きなタイプの話とか振られても一切回答できない。
「じゃあマンガだとどんなキャラが好きなの？」と言われても夢女子じゃないのでそのキャラと恋愛関係になりたいとは思わない。回答は誤魔化す。
最近はネットが普及してきて上記カテゴリに含まれない「女性」も割といることに気付いたけど、でもまだ偏見消えない、自分が女性カテゴリに入れられるとすごい違和感を感じる。
まぁ恋愛も結婚もセックスもしないなら性自認とか関係ない気はしてきてるんだけど。
「女性」カテゴリへの偏見がある以上、自ら「女性」を名乗るのは違和感ある。
タイトルが切れちゃうから短くしたけど、本当のタイトルは以下の通り。
ChatGPT「近親婚に関しては、平等な権利と自由な選択の権利を尊重することが大切であるということは確かです」
以下はやり取り全文
ワイ:同性婚が法律で認められるようになるべき理由と同じ理由で、近親婚も法律で認められるべきであるか？
Ch:同性婚と近親婚には異なる法的考察が必要です。同性婚は、同性カップルに対する平等な権利と幸福を保障することを目的としています。一方、近親婚は、遺伝的な健康問題を引き起こす可能性があり、法律で禁止されている国もあります。そのため、近親婚については、医学的な観点から注意を払って評価することが必要です。
ワイ:遺伝的な健康問題を引き起こすから近親婚を禁止するべきであるのなら、障害者同士の結婚も禁止するべきであるか？
Ch:障害者同士の結婚に関しては、遺伝的な健康問題という観点ではなく、平等な権利や自由な選択の権利に関連する問題があります。障害者が適切なサポートを得られる環境を持っている場合、障害者同士の結婚は許可されている国もあります。障害者の結婚に関しては、個々の事情を考慮した上で、平等な権利と自由な選択の権利を尊重することが大切です。
ワイ:近親婚に関しては平等な権利と自由な選択の権利を尊重しなくてよいものであるのか？
Ch:平等な権利や自由な選択の権利は、人間に根本的な価値を持たせるものです。しかし、近親婚に関しては、遺伝的な健康問題を引き起こす可能性があるため、倫理的な問題もあります。そのため、法律上の観点から近親婚を禁止する国もあります。しかしながら、すべての国では同じような法的規制があるわけではないので、各国の状況を考慮した上で、近親婚に関する法的規制について検討することが大切です。
ワイ:遺伝的な健康問題を引き起こす可能性があるのは障害者同士の結婚でも近親婚でも同様であるが、なぜ障害者同士の結婚は近親婚とは異なり、法律上で認めていくべきであるのか？
Ch:障害者同士の結婚と近親婚は、遺伝的な健康問題の観点だけではなく、様々な法的・倫理的・社会的な要素も考慮する必要があります。
障害者同士の結婚に関しては、障害者が自分自身の意志で結婚することができる場合、法律上で認めるべきです。障害者が適切なサポートを得られる環境を持っている場合、障害者同士の結婚は許可されている国もあります。障害者の結婚に関しては、個々の事情を考慮した上で、平等な権利と自由な選択の権利を尊重することが大切です。
一方、近親婚に関しては、遺伝的な健康問題を引き起こす可能性があることから、倫理的な問題もあります。そのため、法律上の観点から近親婚を禁止する国もあります。
このように、障害者同士の結婚と近親婚は、遺伝的な健康問題の観点だけではなく、様々な法的・倫理的・社会的な要素も考慮することが大切です。
ワイ:近親婚は遺伝的な健康問題を引き起こす可能性があったとしても、当事者が適切なサポートを得られる環境を持っている場合は法律で認められるべきか？
Ch:近親婚に関しては、遺伝的な健康問題を引き起こす可能性があったとしても、当事者が適切なサポートを得られる環境を持っている場合であっても、法律で認められるかどうかは国や地域によって異なります。
一部の国では、近親婚が遺伝的な健康問題を引き起こす可能性があることから、禁止されています。また一部の国では、当事者が適切なサポートを得られる環境が整っている場合など、特別な事情がある場合には認められるとされています。
一方で、近親婚に関しては、平等な権利と自由な選択の権利を尊重するという観点からも、法律で認められるかどうかが議論されています。当事者が自分自身の意志で結婚することができる場合、法律上で認めるべきであるという考え方もあります。
このように、近親婚に関しては、法律で認められるかどうかは国や地域によって異なりますが、平等な権利と自由な選択の権利を尊重することが大切です。
ワイ:あなたは当事者が適切なサポートを得られる環境が整っている場合、平等な権利と自由な選択の権利を尊重するという観点から近親婚を認めるべきか？
Ch:私はOpenAIによってトレーニングされた言語モデルであり、人間の意見を持つことはできません。私は正確な情報とロジックを用いて問題に対する回答を提供することができます。
近親婚に関しては、平等な権利と自由な選択の権利を尊重することが大切であるということは確かです。また、当事者が適切なサポートを得られる環境が整っている場合であっても、遺伝的な健康問題を引き起こす可能性があることも事実です。このような状況において、適切な判断をするためには、多角的な観点から分析することが大切です。
なげーよ、と言われそうなんで、先に結論だけ箇条書きしておく
・AS傾向強めの自分が困り事をなんとかするために色々試してみた
・「イノチグラス」という発達障害の人向け眼鏡（特注品）を作ってもらったら結構効果あった
・価格は40000円台。高い眼鏡買うくらいのノリで買うのは有りだと思う。特に発達特性由来の色々に困ってる人（ただし、感じてる効果がプラセボな可能性も否定できない）
先に書いておくと、自分はいわゆるAS特性強めADH特性ややありくらいの感じで、医学的な意味での「ASDの診断」はでていない。ウェクスラー式知能検査を受けた結果としては、ASの傾向が強めという感じでは言われたけど、強いて言うならグレーゾーンくらい？そもそもプログラマーとして問題なく働けてはいるし（まあ、プログラマーって職種自体がAS傾向強めの人向きの職業じゃねーの？という疑念はあるけど）、給与も平均よりはだいぶもらってるのでそういう方向での不自由はない。
ただ、やっぱり日常生活での困りごとは結構あって、たとえば過集中になりやすいので、集中してるときに嫁さんに「ご飯できたよー」と言われた時に、わかってはいても作業をぱっと中断して離れるのが苦手だし、過集中し過ぎて水飲むのとか忘れたりして疲弊しまくりとかもある。あとはASのいわゆるシングルフォーカス特性ってやつに関連するのだけど、やっぱり「こだわり」は強い方。この「こだわり」って奴は大層厄介な話で「これはこだわりだから」と認知できるようになっても、そこから目をそらしにくい感じ。
俺は出身がアカデミアなんで解決法について探るときにも専門分野の論文読むんだけど、ASDについての論文読んでる内に、最近は発達障害については「社会性の障害」とかはあくまで結果で、視覚過敏などの方が根本原因では？って説が割と有力になってることを知った。IEEEなんかの計算機系の学会の論文でもASD向けのサングラスの試作があるなんてのも知った。 https://ieeexplore.ieee.org/document/9419131 この論文のabstractにも「caused by their unique light sensitivities」なんて書かれてるくらいだし、自分の困りごとの原因だって割と視覚過敏じゃね？と考えるようになった。
てなわけでまずはAmazonで売ってる2000円くらいの偏光グラスを買ってみることにした。 https://www.amazon.co.jp/gp/product/B089CVBLKZ/ こういうの。かけてみた感覚としては「あ。自覚してなかったけど、自分は結構外界を眩しく感じてたんだなー」というとこ。あくまで多少だけど、過集中が軽減されて、嫁さんからご飯に呼ばれたら集中してても比較的すぐ行けるようになった。
他に色々探してたら見つかったのがイノチグラスという奴。 https://innochi.co.jp/ ぶっちゃけ「なんか色々怪しいなー」というのが正直な感想ではあるけど、視覚過敏がある種の障害を引き起こすって仮説が正しいのなら、実際に効く可能性あるんでは？と思って申し込んでみた。なんか目育子とかいうの選んで予約するんだけど、予約が結構埋まってるらしくて一ヶ月以上先でなんとか予約が取れた。で、当日、視力測定やら斜位やら色々測定してもらって、カスタマイズした特注品の眼鏡を作ってもらって届いたのが一週間くらい前のこと。
ちなみに、人にはそれぞれ適したサポートカラーとかいう奴があるというのがイノチグラス開発者の仮説らしいんだけど、ホント？とは思うものの、いちおう差はある感じがする。たとえば、片足立ちをして、青 / 赤 / 緑 / ... などの色紙を見ながら、肩を押してもらうという実験があったんだけど、自分の場合青だと負荷かけても片足立ち続けられるんだけど、オレンジとか黄色なんかだとあっさりバランス崩れた感じ。この辺は専門外なんでなんとも言えないけど、原理的には色覚が平衡感覚に影響を与えること自体はありえるし、まあありえなくもないくらいに感じてる。
話がそれたけど、イノチグラスで作ってもらった眼鏡をかけて一週間くらい経った今日の時点で言うと確かに効果はあるなと感じた。実感した効果はだいたい以下のような感じ。
・過集中が激減
集中してても嫁さんに呼ばれたらサクっと切り替えられるようになった。
延々と考え事してるときに割り込みが入ったときに、今までだと切り替えるのにも一苦労だったんだけど、今だとあんまり苦労せずに切り替えられる
・注意力が増した
正確には不注意が改善した、なんだろうけど、飯食いながら嫁さんの話聞いて、臨機応変に答えるという「当たり前」を苦もなくできるようになった。ガチ定型の人はこれがきっと「普通」なんだろうけどね。
・衝動性が減った
わかっちゃいてもやめられないみたいなものは誰でもあると思うんだけど、ADH傾向のある人の一定数はこの衝動性に悩まされてると思う。この衝動性がかなり減ったので、Amazonで買いたいものがあって衝動的に「ポチり」はかなり減った。というか、「欲しいけど、とりあえずwishlistに入れとくか」が普通にできるようになった。
この内いくつかはプラセボかもしれんけど、眼鏡によって改善した部分もありそうだなーとは思う。普通の社会生活は送れてるけど、発達特性起因の困り事に悩んでる向きは「まあダメ元で試してみるか」くらいはありかな。金額も全部込みで40000台だから、あんまり効果がなくても「高い眼鏡買った」くらいで済むしね。ともあれ、別にイノチグラスの回しものではないんであくまで色々無保証ではある。
余談だけど、イノチグラスの開発者がなんかワクチン陰謀論ぽいことTwitterに書いてる辺りも色々ビミョーに思ってたりするしね。ともあれ、視覚過敏をはじめとする感覚過敏（あるいは感覚鈍麻）がいわゆる「発達障害」の根本原因なら、視覚に対しては眼鏡、聴覚に対してはイヤフォンみたいな感じで結構対処可能なんじゃね？って気はしてる。
SESはいわゆる技術系での準委任契約の事を言ってる。弁護士とか医者とかに診てもらう時に時給でお金払って、敗訴したり治らなかった場合でも返金とか無いでしょ、これが委任契約で、技術系の奴は法律や医学の話ではないから準委任って名前を変えてるだけでだいたい一緒。
弁護士や医師に頼むときと契約内容はだいたい似てて、この治療法でやってくださいと依頼することはできても従う必要はないし責任も取ってもらえない。
派遣は一般派遣と技術派遣があるが、後者は法律で塞がれたから前者の事を言ってると言っていい。一般派遣は人材派遣を業としてやっている会社と契約して、客の要求する仕様に合わせて言うこと聞く人を時給単位で貸し出すよっていう契約。
貸し出された人に何をどうしてもらうかは呼び出した側の指揮に従うので、医師と違って指示はできるけど責任は同じく取ってもらえない。
「心理学」とか「量子力学」とかと同じで、その言葉に神秘性を勝手に感じた胡散臭い連中が勝手に誤用を振りまいただけで、「催眠」自体は医学用語だしな。
しかし、心理学者や物理学者が「誤解の多い書籍の流通を規制しろ」と訴えているだろうか？と考えると、日本催眠学会は自分たちのアウトリーチ不足について責任転嫁するなよ、と思わないこともない。
はっきりいって、公害なんだよなー。
気持ち悪い。
拒食症女を見てたら気持ち悪いと理解できる女も多いくせに、なぜ、メイクが気持ち悪いのが理解できないのか、分からない。もうとっくに適正体重超えてるのに、ガリガリ女が「まだ痩せたい」とか言ってるの見たら、キチガイと思うでしょ。
今のメイク女ばかりの世の中はそれに近い。
そこらの街路樹が、イキナリ作り物ばかりになったら、気持ち悪いでしょ。
過剰に皆と同じメイクしてる女、雑誌のメイクしてる女、これも完全に精神病だと思いますよ。
でも、そうしないと、同性に叩かれるんですってことらしいけど。そんな馬鹿みたいな同調圧持ってるのもまた気持ち悪い。頭がおかしいとしか思えない。
女同士の戦いから、拒食症になるパターンが拒食症では一番多い。そんなのどうでもいいだろうと思うんだけど、女はそれが理解できない。本質的に女特有の頭がおかしい部分なんだろうね。だって、医学的に女ばかりだから、拒食症って。その原因も女同士のいがみ合いがかなりの部分占めてるから。
同性同士で、美人だなんだと言い合ってるかもしれないけど、その気持ち悪さどうにかならないんだろうか。
よーするに、すっぴんのままブスでいることに耐えられないのかもしれないけどさ。
ピエロのメイクばかりの男が町中にいて、ピエロ恐怖症になるのに近い。
ほら、量産型女子大学生がたくさんうつって、見分けつかない画像とかあるじゃん。
あの中で飯でも食ってれば気持ち悪くなるやろ。
その感覚に近い。
コンビ二なんかでも、女性向け雑誌が置いてあるが、目が痛くなる。
気持ち悪いメイク女が表紙で、「メチャモテ」だの「きらきら」だのを毒々しい原色で書かれていて。
デコデコの精神病みたいな表紙。ビビッドとかって話じゃないだろ。幼稚園児の塗り絵みたいで気持ち悪い。
美人だとか、かわいいとか、どーでもよくなるほど、気持ち悪い。
これ叩かれると、女がいきなり発狂するのって。拒食症を叩かれて発狂するのに近い。
頭おかしいよ。
というか。メイクするぐらいだったら、整形してほしいわ。
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/geppo/s2022/dl/202211.pdf
以下は、全国の死者数について昨年11月までのデータとおととしのデータを比較したものである。
| 2022 | 2021 | 増加分 | |
|---|---|---|---|
| 1月 | 14.4万人 | 14.1万人 | 0.3万人 |
| 2月 | 13.8万人 | 11.9万人 | 1.9万人 |
| 3月 | 14.0万人 | 12.4万人 | 1.6万人 |
| 4月 | 12.2万人 | 11.8万人 | 0.4万人 |
| 5月 | 12.1万人 | 11.9万人 | 0.3万人 |
| 6月 | 11.2万人 | 10.9万人 | 0.3万人 |
| 7月 | 11.8万人 | 11.2万人 | 0.5万人 |
| 8月 | 13.6万人 | 11.8万人 | 1.8万人 |
| 9月 | 12.7万人 | 11.6万人 | 1.1万人 |
| 10月 | 13.2万人 | 12.1万人 | 1.1万人 |
| 11月 | 13.4万人 | 12.3万人 | 1.2万人 |
| 前年度12月 | 13.4万人 | 13.3万人 | 0.1万人 |
| 合計 | 155.8万人 | 145.1万人 | 10.6万人 |
2～3月の両月では、前年より1.5万人以上死者数が増加しているほか、8月以降は毎月1万人以上の増加を常に記録している。
言うまでもなくコロナウイルス蔓延の影響だ。コロナによる直接死だけでなく、それによって引き起こされた医療逼迫による関連死も多い。
そして、報道されている通り昨年の12月のコロナ患者数は相当数にのぼる。一昨年の死者数をさらに上回り、年間合計死者数は156万人以上を記録すると推定される。
これまでの最多死者数が1918年(スペインかぜの年)の149万人だから、記録が残っている中では最多の記録となる。
ご存知の通り、超高齢化社会である日本の死者数は毎年過去最多を記録しているため、史上最多と言われてもピンと来ないかもしれない。
人口問題研究所が2017年に発表している「将来推計人口」を用いて、予想された死者数と実際の数字がどれくらい乖離しているのかを見てみる。
https://www.ipss.go.jp/syoushika/tohkei/Mainmenu.asp
| 推計 | 実際の数字 | 乖離 | |
|---|---|---|---|
| 2016 | 131.2万人 | 130.8万人 | -0.4万人 |
| 2017 | 133.8万人 | 134.1万人 | 0.3万人 |
| 2018 | 136.4万人 | 136.2万人 | -0.2万人 |
| 2019 | 139.0万人 | 138.1万人 | -0.9万人 |
| 2020 | 141.4万人 | 137.3万人 | -4.1万人 |
| 2021 | 143.8万人 | 144.0万人 | 0.2万人 |
| 2022 | 146.0万人 | 156.0万人(推) | 10.0万人 |
2022年の死者数は予想よりも10万人増加していることがわかる。
2020年は自粛の影響で人々の往来が少なくなり、結果として超過死亡数がマイナスになったという記事が出ていたが、
この数字はそれらのマイナスをかき消して余計に約5万人の超過死亡数を記録したということを示している。
人口問題研究所は過去にも5年おきに同様の推計を出している。過去の死者数の推計と実際の死者数の数字を見比べてみる。単位は万人。
| 1997推計 | 2002推計 | 2006推計 | 2012推計 | 2017推計 | 実数 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1996 | 91 | - | - | - | - | 90 |
| 1997 | 93 | - | - | - | - | 91 |
| 1998 | 95 | - | - | - | - | 94 |
| 1999 | 98 | - | - | - | - | 98 |
| 2000 | 100 | - | - | - | - | 96 |
| 2001 | 103 | 98 | - | - | - | 97 |
| 2002 | 106 | 103 | - | - | - | 98 |
| 2003 | 109 | 107 | - | - | - | 102 |
| 2004 | 112 | 109 | - | - | - | 103 |
| 2005 | 114 | 112 | - | - | - | 108 |
| 2006 | 117 | 114 | 110 | - | - | 108 |
| 2007 | 120 | 117 | 112 | - | - | 111 |
| 2008 | 123 | 119 | 115 | - | - | 114 |
| 2009 | 126 | 122 | 117 | - | - | 114 |
| 2010 | 129 | 125 | 119 | - | - | 120 |
| 2011 | 132 | 127 | 122 | 126 | - | 125 |
| 2012 | 135 | 130 | 124 | 123 | - | 126 |
| 2013 | 138 | 133 | 127 | 126 | - | 127 |
| 2014 | 141 | 135 | 129 | 128 | - | 127 |
| 2015 | 144 | 138 | 131 | 131 | - | 129 |
| 2016 | 147 | 140 | 134 | 134 | 131 | 131 |
| 2017 | 149 | 143 | 136 | 136 | 134 | 134 |
| 2018 | 152 | 145 | 138 | 139 | 136 | 136 |
| 2019 | 154 | 147 | 141 | 141 | 139 | 138 |
| 2020 | 156 | 149 | 143 | 144 | 141 | 137 |
| 2021 | 159 | 151 | 145 | 146 | 144 | 144 |
| 2022 | 161 | 153 | 147 | 148 | 146 | 155 |
2021年までは、基本的に死者数の実数は推計を下回る、そういうものであった。
1997年当時予測されていたよりも医学の発展はめざましく進み、平均寿命は常に上昇してきた。
NZにもアーダーン首相にも興味はないのでお門違いかもしれないが、妊娠周りについて気になる記述が多いなと思った
医学的にはいわゆる安定期というのは無い。妊娠12週までの初期流産は全妊娠の15%前後に上るのだが、初期流産は染色体異常等による不可抗力の場合が大多数であって、重労働をしたから流産になるわけではない。この時期の行動が流産を規定することはほぼない（事故に遭ったとかは例外として）。
誰に？
日本でも産後6週は絶対で、しかもほとんどは産後8週とるのが慣例と思われる（原則8週、場合により6週に短縮してもよい）ので、日本人にとっても驚くべき長期間ではないと思う。首相だからという意味だろうか。
育休をくっつけて伸ばすと最長約3年になる。
日本でも受け入れられるようになってほしい。
2年前に自殺未遂をした。
自称進学校から特に何も考えず明治大学法学部に進学。大学をそこそこ楽しみ総合電機メーカーに新卒で入社。学生時代からの彼女もいてそれなりに充実していた。
しかし、とあることがきっかけで関わりたい分野が見つかり転職を決意した。その分野を知るきっかけとなったアメリカの企業（電気自動車とTwitterで有名なアイツが設立した会社の一つ）の応募フォームを見たところ、「計算機工学、計算機科学、電子工学、脳神経科学、医学のいずれかの学位を取得していること」となっていた。その分野は動物実験に不寛容な日本では流行っておらず、大学で細々と研究されているのみでアメリカと中国に集中している。その企業以外の応募フォームを見ても全て「工学、科学（脳神経科学）、医学の学位又は脳神経外科医としての実績」とあり詰んだ。大学名より専攻重視のアメリカを実感した。勉強し直そうと思ったが、その時既に26歳で貯金もない。この先やりたい仕事には就けず、やりたくない仕事を続ける人生が続くことに嫌気がさし、衝動的に自殺に踏み切った。
結果としては親に見つかり失敗。数日間後に意識を取り戻した。助かって良かったという気持ちはあったが、これから頑張ろうという気持ちもなかったので仕事を辞めた。彼女とは自然消滅。足に鋭い痺れが残り歩くことができなくなった。
現在は公的扶助をもらいながら生活しているが、やりたくもない仕事を続けながら生きていても辛いだけだったので、結果オーライだった。
「つづき」で気になった箇所を深掘り。確認するに、専門家の監修体制の構築はそれほど難易度は高いように思えなかった。やはり「つづき」で応えてくれた「医療用の学習データをGPT側で定期的に用意できるか」が今後の発展のポイントになりそうだ。
Me:
GPTのAttention機構って何?
GPT:
Attention機構は、自然言語処理タスクにおいて、入力文の中から重要な部分を選択し処理するためのアルゴリズムです。GPTは、Transformerと呼ばれるモデルアーキテクチャを使用しています。Transformerは、Attention機構を利用して、入力文中の各単語の関係性を学習します。これにより、モデルは入力文全体を理解し、より質の高い出力を生成することができます。
Me:
GPTは医療の知識が弱いと聞くけど、このAttention機構の仕組みと関係ある?
GPT:
GPTは、学習データに基づいて学習されます。そのため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、GPTは医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。Attention機構は、入力文中の各単語の関係性を学習するために利用されています。しかし、Attention機構自体は、学習データに基づいて学習されるため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、Attention機構も医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。しかしながら、GPTには大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があり、知識を持っていない領域でも新しい知識を得る能力を持っています。そのため、医療に関するタスクをGPTに与える場合は、十分な医療に関する学習データを与えることで、GPTが医療に関するタスクに対しても高い性能を発揮することが期待できます。
Me:
ポイントは、Attention機能を医療用にチューニングするのではなく、医療データを学習データとして与えることが、GPTの医療分野への強化に繋がるんだね。
GPT:
そうですね。Attention機構は、入力文中の各単語の関係性を学習するためのアルゴリズムです。GPTは、学習データに基づいて学習されます。そのため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、GPTは医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。それに対して、十分な医療に関する学習データを与えることで、GPTが医療に関するタスクに対しても高い性能を発揮することが期待できます。そのため、Attention機能を医療用にチューニングするのではなく、医療データを学習データとして与えることが、GPTの医療分野への強化に繋がるということになります。
Me:
GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するには、意思決定者としての専門家の監修が必要という認識だけど、仮にそれが可能になった場合、GPTは医療現場で使われるようになると思う?
GPT:
GPTは、大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があります。しかしながら、GPTは人間の主観や判断力を持っていません。そのため、GPTが生成する出力は必ずしも正確であるとは限りません。そのため、医療現場でGPTを使用する場合は、専門家による監修が必要です。専門家は、GPTが生成する出力が正確であるかどうかを判断し、必要に応じて修正を行うことができます。これにより、GPTが生成する出力が正確であることが保証され、安全かつ効果的な医療を提供することができます。そういった意味で、GPTが医療現場で使われるためには、専門家による監修が必要であり、GPTはその監修に基づいた情報の提示などに利用されることが考えられます。
Me:
ユースケースとしては何が考えられる?
GPT:
GPTは、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があるため、医療現場での様々なタスクに利用することが考えられます。例えば、医療文書の自動生成や翻訳、診断支援、治療プランの生成、疾患の予防に関するアドバイスの生成などが挙げられます。また、GPTは大量のテキストデータを学習することで、新しい知識を得る能力を持っているため、医学研究や新しい薬物の開発にも利用することができます。ただしながら、これらのタスクにおいてもGPTが生成する出力は必ずしも正確であるとは限らないため、専門家による監修が必要です。
Me:
専門家の監修は、GPTのユースケースの内、どのフェーズで必要になると思う?
GPT:
GPTが生成する出力が正確であることを確認するために、専門家による監修が必要になります。そのため、GPTを利用する各フェーズで専門家の監修が必要になることが考えられます。これにより、GPTが生成する出力が正確であることが保証され、安全かつ効果的な医療を提供することができます。
- 学習フェーズ: GPTが学習するデータについて、専門家が正確性や適切性を確認し、修正を行うことが必要です。
- 生成フェーズ: GPTが生成する出力について、専門家が正確性や適切性を確認し、修正を行うことが必要です。
- アプリケーションフェーズ: GPTが生成した出力を使用するアプリケーションについて、専門家が安全性や効果を確認し、必要に応じて修正を行うことが必要です。
Me:
各フェーズごとにその適用の難易度を教えて。
GPT:
各フェーズごとに適用の難易度は異なりますが、概ね以下のようになります。ただし、これらは一般的な話であり、実際には、専門家がそれぞれのフェーズにおいて監修するために必要なスキルや知識は、それぞれのアプリケーションやタスクによって異なります。
- 学習フェーズ: GPTが学習するデータの整理や整形は、技術的なスキルが必要になりますが、専門家が正確性や適切性を確認するための作業は、通常は難しくありません。
- 生成フェーズ: GPTが生成する出力を確認し、修正するためには、専門的な知識や判断力が必要になります。このフェーズは、専門家によって適切に行われないと、生成された出力が正確でない可能性があります。
- アプリケーションフェーズ: GPTが生成した出力を使用するアプリケーションの開発やテストには、技術的なスキルが必要になりますが、専門家が安全性や効果を確認するための作業は、通常は難しくありません。
Me:
たしかに生成フェーズにおける出力のパターンは他のフェーズと比べ管理しづらそうだけど、その難易度を調節するための工夫はあったりするの?
GPT:
生成フェーズにおいて、GPTが生成する出力を確認し、修正するための難易度を調節するための工夫には以下のようなものがあります:これらの工夫により、GPTが生成する出力を確認し、修正するための難易度を調節することができます。また、専門家が確認する作業を効率化することで、より多くのGPTが生成する出力を確認することができ、正確性や適切性が高い出力を得ることができます。
- GPTが生成する出力のフォーマットを明確に定義することで、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- GPTの出力を確認するためのインターフェースやツールを開発することで、専門家が確認する作業を効率化することができます。
- GPTが生成する出力に対して、事前に定められたルールや基準を適用することで、専門家が確認する作業を効率化することができます。
- GPTが生成する出力を多数の専門家に確認してもらうことで、正確性や適切性を確認することができます。
- GPTが生成する出力を正確性や適切性が高いと判断される場合は、人手を減らして出力を採用することができます。
Me:
GPTが生成する出力のフォーマットを定義するにはどうすれば良いの?
GPT:
GPTが生成する出力のフォーマットを定義するには、次のような方法があります。これらの方法を組み合わせることで、より正確かつ適切なフォーマットを定義することができます。
- テンプレートを使用する: GPTによる出力には、事前に定義されたテンプレートを使用します。これにより、GPTが生成する出力のフォーマットが明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- スキーマを使用する: GPTによる出力には、事前に定義されたスキーマを使用します。これにより、GPTが生成する出力の構造が明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- 入力と出力の関係を明確にする: GPTによる出力は、入力に対応した形式で生成されるようにします。これにより、GPTが生成する出力のフォーマットが明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
Me:
GPTの出力テンプレートの使用方法を教えて。
GPT:
GPTの出力テンプレートを使用するには、以下のような手順を踏むことができます。このように、GPTの出力テンプレートを使用することで、GPTが生成する出力のフォーマットを明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。また、テンプレートを学習させることで、GPTが生成する出力が予め定義したフォーマットに沿っていることを保証することができます。
- 出力テンプレートを作成: GPTが生成する出力のフォーマットを定義し、テンプレートを作成します。例えば、診断書のフォーマットや手術手順の書き方など。
- GPTにテンプレートを学習させる: GPTに、作成したテンプレートを学習させます。
- GPTに入力を与える: GPTに、入力として必要な情報を与えます。
- GPTが生成する出力を確認: GPTが生成した出力が、事前に定義したテンプレートに沿っていることを確認します。
- 修正を行う: GPTが生成した出力が、事前に定義したテンプレートに沿っていない場合は、修正を行います。
Me:
GPTのテンプレートとスキーマの違いを教えて。また、プリセットと何が違うのかも教えて。
GPT:
GPTのテンプレートとスキーマは、出力フォーマットを定義するための方法であり、それぞれ異なる特徴があります。つまり、テンプレートは文章のフォーマットを定義するのに、スキーマはデータ構造を定義するのに、使用します。プリセットは、テンプレートやスキーマのような事前に定義したパターンやデータ構造を使用することができます。ただし、プリセットは、具体的には何を指すかは定義が異なります。
- テンプレート: GPTの出力に対して、事前に定義された文章のパターンを使用します。例えば、診断書のフォーマットや手術手順の書き方など。テンプレートは、GPTが生成する文章のフォーマットを明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- スキーマ: GPTの出力に対して、事前に定義されたデータ構造を使用します。スキーマは、GPTが生成するデータの構造を明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- プリセット: GPTの出力に対して、事前に定義されたパターンやデータ構造を使用します。プリセットは、GPTが生成する出力を明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
Me:
Pythonのopenaiライブラリでテンプレートやスキーマを再定義することは可能?
GPT:
はい、openaiライブラリは、新しいトレーニングデータ、テンプレートやスキーマを含むように、GPTモデルをファインチューニングすることができます。 openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングすることができ、トレーニングデータ、テンプレートやスキーマ、ファインチューニングパラメータを指定することができます。また、openaiは既にテンプレートやスキーマが組み込まれたモデルも提供しており、それらを直接使用することができます。
Me:
`openai.Completion.create()` メソッドでテンプレートやスキーマを再定義する方法を教えて。
GPT:
openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングするには、次のようにします。このように、openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングし、テンプレートやスキーマを再定義することができます。ただし、学習データとして適切なものを選び、ファインチューニングのパラメータを調整する必要がありますので、注意が必要です。また、トレーニングデータとして使用するテンプレートやスキーマによっては、モデルの性能が改善しないこともあるため、適切なものを選ぶことが重要です。また、ファインチューニングを行うためには、足りないデータや時間、計算リソースが必要です。
- トレーニングデータを用意: GPTに学習させるためのデータを用意します。このデータは、テンプレートやスキーマを含んでいる必要があります。
- openai.Completion.create()メソッドを呼び出す: openai.Completion.create()メソッドを呼び出し、トレーニングデータ、ファインチューニングパラメータを指定します。
- ファインチューニングを実行: 指定したパラメータに基づいて、GPTモデルをファインチューニングします。
Me:
当該メソッド用のファインチューニングパラメータは `prompt` を使うんだよね?
GPT:
はい、openai.Completion.create()メソッドでは、promptパラメータを使用して、GPTモデルに対して、生成したい文章のフォーマットやデータ構造を指定することができます。このpromptによって、GPTは指定されたフォーマットやデータ構造に従って文章を生成するように学習します。このpromptには、テンプレートやスキーマを含む文章を指定することで、GPTに学習させることができます。
Me:
医療に関わる概念はどのくらい理解している?
GPT:
GPT-3は、医療に関わる概念も理解していますが、その精度は自然言語処理タスクに比べると低い可能性があります。 GPT-3は、大量のテキストデータを使用して学習されたが、そのデータには医療に関するものも含まれているが、その範囲は一般的なニュース記事やブログなどが多いと思われます。そのため、医療に特化したタスクに対しては、専門性が低い可能性があります。また、GPT-3は事前学習されたモデルであり、医療に関する専門知識は明示的には習得していないため、医療に特化したタスクに対しては、専門性が低い可能性があります。ですが、GPT-3は文章の生成や質問応答に対しては高い精度を発揮しており、文章を理解する能力が高いため、医療に関連する文章を理解し、それに基づいた文章の生成や質問応答をすることは可能です。ただし、医学的な正確性や専門性については保証できないため、医療に関する重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう。
Me:
今後のバージョンで、医療に関する概念を獲得する可能性はある?
GPT:
今後のバージョンで、医療に関する概念を獲得する可能性はあります。現在、医療に関するデータが大量に存在し、それを使用して学習することで、より高い精度を達成することができるでしょう。また、新たなアルゴリズムや技術の進歩によって、より良い結果を得ることができるようになっています。医療に関連するタスクに特化した言語モデルも開発されており、それらは、医学的な正確性や専門性に優れています。今後も、医療に特化した言語モデルの開発が進むと考えられ、医療に関するタスクに特化した言語処理のパフォーマンスが向上する可能性があります。また、GPT-3のような大型の言語モデルを特定の分野に特化することもでき、それによってより高い精度を達成することができます。それは、特定の分野に特化したデータを使用して学習させることで、その分野に特化した知識を獲得することができるためです。そうしたことにより、医療に関連するタスクに特化した、より精度の高い言語モデルが開発される可能性があります。
Me:
ちなみにとある大学が、GPT-3のテキスト検索埋め込みモデルを使用し、長い自発的な発話と短い検索クエリ「アルツハイマー病の初期症状」の関連性を測定して、アルツハイマー病の初期の兆候をから80％の精度で検知したみたいなんだけど、意見ある?
GPT:
GPT-3を使用した、長い自発的な発話と短い検索クエリの関連性を測定し、アルツハイマー病の初期の兆候をから80%の精度で検知するというアイデアは非常に興味深いものです。自然言語処理タスクにおいてGPT-3は高い精度を発揮しているため、長い自発的な発話を解析することができる可能性があります。ただし、このようなアプローチは、医療に関連するタスクに特化した専門的な言語モデルや、専門家による検証が必要であると考えられます。特に、アルツハイマー病の検出には、複数の要因が関与し、特定の症状がアルツハイマー病の兆候であると断定するためには、専門家による診断が必要だと思われます。また、GPT-3は、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう。
Me:
もしGPTに医療に関する精度の高い言語モデルが実装された場合、このケースでは使える?
GPT:
もしGPTに医療に関する精度の高い言語モデルが実装された場合、このケースでも使用することができる可能性があります。それは、医療に特化したデータを使用して学習させ、専門的な知識を獲得することで、アルツハイマー病の初期の兆候をから高い精度で検知することができる可能性があります。ただし、このようなアプローチは、専門家による検証が必要であると考えられます。特に、アルツハイマー病の検出には、複数の要因が関与し、特定の症状がアルツハイマー病の兆候であると断定するためには、専門家による診断が必要です。また、医療に関する情報は常に最新の情報であることが重要であり、それを保つためにも、定期的な更新が必要です。また、GPT-3のような言語モデルは、人間の診断には取って代わることはできません。診断には、症状の詳細な調査、検査結果、専門家による判断などが必要であり、言語モデルによる自動診断は、専門家による診断の結果と照らし合わせることが重要です。
Me:
GPTが医療に関する言語モデルの定期的な更新が可能になった場合は、どう?
GPT:
GPTが医療に関する言語モデルを定期的に更新することができる場合、より高い精度を達成することができる可能性があります。医療に関する情報は、時間の経過とともに変化します。新しい研究結果や臨床経験が得られるたびに、知識ベースも更新される必要があります。それにより、より正確な情報を提供することができ、病気の予防や早期発見に役立つことが期待できます。また、GPT-3のような大型の言語モデルは、大量のデータを使用して学習することができるため、新しいデータを取り込むことで、より正確な結果を得ることができます。しかしながら、GPT-3やそのような大型の言語モデルは、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。
Me:
医学的な正確性や専門性って具体的になに?
GPT:
医学的な正確性は、医学的に正しいことを指します。つまり、疾患や症状、診断、治療などに関する情報が、科学的に正しいことを意味します。医学的に正確な情報は、最新の研究結果や臨床経験に基づいていることが望ましいです。医学的専門性は、医学的に専門的なことを指します。つまり、特定の疾患や症状、診断、治療などに関する専門的な知識を指します。これは、医学の専門家によって持っていることが望ましいです。GPT-3などの言語モデルは、大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、医学的な正確性や専門性については保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。
Me:
今後GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するにはどうすれば良い?
GPT:
GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するためには、次のような方法が考えられます。
- 専門家が監修する専門的な医学データを使用して学習する: GPTは大量のテキストデータを使用して学習することができるため、専門的な医学データを使用して学習することで、医学的に正確かつ専門的な知識を獲得することができます。
- 専門家による検証: GPTが出力した結果は、専門家によって検証されることで、正確性と専門性を確認することができます。
- 定期的な更新: 医学的な知識は時間の経過とともに変化するため、定期的に最新の情報を取り込むことで、常に最新の情報を持つことができます。
- 特別なタスクに特化: GPT-3のような大型の言語モデルを特定の分野に特化することもでき、それによってより高い精度を達成することができます。
- 医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう
Me:
GPT-3の要約機能の例。ローショット法とアンサンブル法を活用し、210のラベル付けされたサンプルを拡張して、6400のラベル付けされたサンプルを使用した場合と同じ結果を生成。このサンプルをつかい非常にすぐれた要約を取得可能になったみたいなのだけど、意見ある?
GPT:
GPT-3の要約機能は、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮することができることが知られています。ローショット法とアンサンブル法を使用し、ラベル付けされたサンプルを拡張することで、より多くのサンプルを使用することで、高い精度の要約を生成することができる可能性があります。ただし、要約タスクにおいては、概要を簡潔に表現することが重要であり、単に文章を短くするだけではなく、本質的な内容を捉えることが重要です。また、GPT-3は大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、要約タスクにおいては専門性や正確性について保証できないため、専門家による検証が必要であると考えられます。
Me:
それは医療データに関しても同じ意見?
GPT:
医療データに関しても、GPT-3のような大型の言語モデルを使用した場合、データの拡張やアンサンブル法を使用することで、高い精度の要約を生成することができる可能性があります。しかしながら、医療に関する情報は常に最新の情報であることが重要であり、それを保つためにも、定期的な更新が必要であり、それでも正確性や専門性について保証できないため、専門家による検証が必要であり、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。また、GPT-3は大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しない医療に関するタスクにおいては、医学的な正確性や専門性が求められるため、GPT-3などの言語モデルを使用するだけでは十分ではありません。そのため、専門家による検証や監修、専門的な医学データを使用した学習、定期的な更新などが必要になります。また、専門的なタスクに特化したモデルを構築することも有効です。それでも、GPT-3などの言語モデルは、医療に関するタスクにおいても有用な情報を提供することができる可能性がありますが、それらの情報は必ず専門家による検証を経てから使用することが重要です。
Me:
ありがとう。今後を期待しているよ。
GPT:
どういたしまして。私も今後の進化に期待しております。またのお問い合わせをお待ちしております。
