記事 Toshihiko Minamoto · 2023年11月15日 9m read 医師と患者の会話: AI を使用した文字起こしおよび要約 前の記事 - AI による臨床文書の保管、取得、検索の単純化 この記事では、AI を使用した文字起こしと要約によってヘルスケアに変革を起こす OpenAI の高度な言語モデルの可能性を探ります。 OpenAPI の最先端 API を活用して、録音データを文字起こしし、自然言語処理アルゴリズムを使って簡潔な要約を生成するための重要なインサイトを抽出するプロセスを掘り下げていきます。 似たような機能は Amazon Medical Transcibe や Medvoice などの既存のソリューションでも提供されていますが、この記事では、OpenAI テクノロジーを使用してこれらの強力な機能を InterSystems FHIR に実装することに焦点を当てています。 #Artificial Intelligence (AI) #ChatGPT #Docker #Embedded Python #JavaScript #Vue.js #InterSystems IRIS for Health #Open Exchange Open Exchange app 0 0 1 258
記事 Seisuke Nakahashi · 2023年4月27日 2m read Pythonの可変長引数の呼び方 / ChatGPTサンプル Python で可変長引数をもったメソッドを考えてみましょう。以下の a.py があるとき def test1(*args): return sum(args) def test2(**kwargs): a1 = kwargs.get("a1",None) a2 = kwargs.get("a2",None) return a1+a2 #ChatGPT #Embedded Python #Python #InterSystems IRIS #InterSystems IRIS for Health 5 0 0 230
記事 Toshihiko Minamoto · 2023年10月26日 4m read AI による臨床文書の保管、取得、検索の単純化 問題 あわただしい臨床環境では迅速な意思決定が重要であるため、文書保管とシステムへのアクセスが合理化されていなければいくつもの障害を生み出します。 文書の保管ソリューションは存在しますが（FHIR など）、それらの文書内で特定の患者データに有意にアクセスして効果的に検索するのは、重大な課題となる可能性があります。 #Artificial Intelligence (AI) #ChatGPT #Docker #Embedded Python #FHIR #OAuth2 #Vue.js #相互運用性 #InterSystems IRIS for Health #Open Exchange Open Exchange app 0 0 0 156
記事 So Ochi · 2024年10月13日 10m read IRIS開発における生成AIの活用について はじめに 生成AIを活用したアプリケーション開発は、Python、JavaScriptなどのメジャー言語による体験記事がよく見られます。一方、IRISのObjectScriptの開発に言及された記事は比較的少ないのが現状です。そこで、本記事では生成AIがObjectScriptの開発にどこまで活用できるのかを検証しました。 特にDevOpsのプロセスにおいて、生成AIは様々なシーンでの活用が期待できます。今回は開発工程に注目し、以下の観点から生成AIの有効性を調査しました。 開発 コードの自動生成 環境構築のアシスタント（テーブルの作成） 検証 テストデータ生成のサポート 環境 本記事の検証は以下の環境で行いました。 開発環境 #API #ChatGPT #Generative AI (GenAI) #JSON #ObjectScript #REST API #SQL #VSCode #コンテスト #InterSystems IRIS 12 0 0 150
記事 Toshihiko Minamoto · 2024年11月21日 6m read IRIS-RAG-Gen_ IRIS Vector Search による ChatGPT RAG アプリケーションのパーソナライズ コミュニティの皆さん、こんにちは。この記事では、iris-RAG-Gen という私のアプリケーションをご紹介します。 iris-RAG-Gen は、IRIS Vector Search の機能を使用して、Streamlit ウェブフレームワーク、LangChain、および OpenAI で ChatGPT をパーソナライズするジェネレーティブ AI 検索拡張生成（RAG: Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションです。 このアプリケーションは IRIS をベクトルストアとして使用します。 アプリケーションの機能 ドキュメント（PDF または TXT）を IRIS に取り込む 選択されたドキュメントの取り込みを使ってチャットする ドキュメントの取り込みを削除する OpenAI ChatGPT #ChatGPT #Docker #Embedded Python #Generative AI (GenAI) #Large Language Model (LLM) #SQL #Vector Search #Caché #Open Exchange Open Exchange app 0 0 0 39
記事 Toshihiko Minamoto · 2024年12月10日 9m read 詳説: RAG、ベクトル検索、および IRIS RAG アプリにおける IRIS での実装方法 コミュニティメンバーから、Python 2024 コンテストでの出品に対する非常に素晴らしいフィードバックが届きました。 ここで紹介させていただきます。 #Artificial Intelligence (AI) #ChatGPT #CSS #Generative AI (GenAI) #JavaScript #Python #Vector Search #フロントエンド #相互運用性 #InterSystems IRIS Open Exchange app 0 0 0 36
全期間
Open Exchange app
