メンタルヘルス:デジタルアバターが幻声が聞こえる人のウェルビーイングを改善するかもしれない
Mental health: Digital avatar may improve well-being for those hearing voices
doi: 10.1038/s41591-024-03252-8
今月号ではZouらが、ツイッター(現X)などで共有されている医療に関連する情報から、画像とそれに関連する記述とを抽出するマルチモーダルな人工知能(AI)モデルを報告しており、これが組織の分類のような臨床と関連する作業に役立つ可能性があることを明らかにしている。表紙は、ツイッターで共有された病理関連画像をUMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection、高次元データを可視化する次元削減と呼ばれるデータ解析手法)を使って表したもの。これらの画像データは収集・整理されてから、視覚–言語モデルの開発に用いられた。
参照論文:Article p.2307
画像:Z Huang(スタンフォード大学)
表紙デザイン:Marina Spence
doi: 10.1038/s41591-024-03252-8
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