どれだけ賢いAIを使ってもわが社がポンコツな理由
賢いAIを導入しても組織が機能しない「ポンコツ」である理由 Source URL
HUSM - AI & Quantum Imaging Lab -
浜松医科大学 光医学総合研究所 光量子技術開発部門 AI量子イメージング分野
賢いAIを導入しても組織が機能しない「ポンコツ」である理由 Source URL
<村田製作所>の新拠点にある「宙に浮く透明な会議室」から見るオフィスの現在形 Source URL
グローグーがパペットである理由から、フィジカルAI時代の制約を考察 Source URL
中国自動車メーカーのNOA(Navigation on Autopilot)開発に見る「チャイナスピード」の驚異 Source URL
<Copilot in Excel>が財務の重要業務で実用可能か、5つの強化点を検証 Source URL
<VMware>離れが加速する中、2500台のVM移行に挑む製造大手の現実解を紹介 Source URL
Shared Liability for Medical Artificial Intelligence Malpractice in Indonesia | Y Handyliem et al., Academia Open, 2026. | 人工知能(AI)は、診断、臨床意思決定、および医療サービス支援のため、ヘルスケアにおいてますます活用されている。 医療診断におけるAIの利用は、ヘルスケアのあり方を革新した。
A retrospective study of differential prognostic factors in early-onset versus late-onset colorectal cancer: a comprehensive clinical and machine learning analysis | L Huang et al., PeerJ, 2026. | 本研究は、早期発症と後期発症の大腸がんにおける鑑別予後因子を、包括的な臨床および機械学習分析を用いて調査する後ろ向き研究である。
Transforming Healthcare with AI: An Introduction to Machine Learning and Deep Learning Techniques | R Teotia et al., Surgical Robotics and Computer …, unknown. | 本章では、人工知能(AI)がヘルスケアにどのように実装されてきたか、特に機械学習(ML)と深層学習(DL)のアプローチに焦点を当てて紹介する。 機械学習の進化と深層学習モデルの修正は、ヘルスケアを含む多くの分野でその位置を確立している。
Fairness-Aware and Trustworthy Machine Learning Framework for Secure Stroke Risk Prediction in Privacy-Sensitive Clinical Data Environments | FS Al-Duais et al., Journal of Internet Services and …, 2026. | 現在のヘルスケアにおける機械学習(ML)モデルは、データプライバシーに関連する問題に悩まされており、臨床での使用が妨げられている。 本研究は、プライバシーに配慮した臨床環境で脳卒中リスクを安全に予測するための、公平性意識(Fairness-Aware)かつ信頼性の高い機械学習フレームワークを提案する。