ひとりジャーナルクラブ 🤖 生成AI
bycプレバンキングとは何か？
プレバンキングは、偽情報に触れる前に認識力を高めて「免疫」をつける手法です。本記事では、その仕組みや効果を簡潔に解説します。はじめに近年、インターネット上で流布する偽情報により、社会的混乱や不信が生じています。こうした状況に対抗する方法の一つとして注目されているのが「プレバンキング（prebunking）」です。これは、人々が偽情報に触れる前に、事前にその手口や特徴を学ぶことで、誤った情報を鵜呑みにしにくくする戦略とされています。プレバンキングの基本的な考え方プレバンキングは心理学の「予防接種理論（inoculation theory）」に基づきます。あらかじめ小規模な「誤情報の種」を提示し、その不自然さや詭弁を指摘することで、人々は後に本格的な偽情報に直面した際、批判的思考を働かせやすくなります。これにより、デマや陰謀論に流されにくくなり、情報を吟味する習慣が強化されます。研究事例と成果研究者らはプレバンキングの有効性を実験的に示しています。たとえば、Jigsaw（Google傘下の組織）はYouTube上でプレバンク動画を配信し、視聴者が後の偽情報に抵抗する力が高まることを報...
bycChatGPT4+Paperpileは新たな時代の幕開けに
実用的なAI医療情報検索ツールについては記事にまとめたばかりですが、さらに続々と新たなツールが実装され、進化が止まりません。大規模言語モデルは医療情報検索に使えるか大規模言語モデルによる生成AIは徐々に日常業務に浸透しつつあると感じます。 これが情報検索にも使えれば鬼に金棒、一石二鳥なのですが、残念ながらまだそこまでの能力は身につけていないようです。LLaMaChat+Perplexity学術論文などの情報検索ツールではない、大規模言語モデルによる生成AIの実力についても調べています。 引用文献を明示するPerplexityが実装には一番近い存在かと感じていました。ここでは、さらに改良されたPerplexity Labsの LLaMa Chat を試して検証してみました。 プロンプトはこちらYou are a librarian. I am a researcher searching for up-to-date medical articles from around the world. Please provide me with the relevant informa...
byc薬のかわりに音楽を
認知症の音楽療法2024年2月23日の日経新聞記事から。 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC051HJ0V00C24A2000000/大規模な臨床研究を通じて認知症や精神疾患で効果が出るエビデンス（科学的根拠）を蓄積する動きも進み、再注目の機運が高まっている。とあります。よいことです。 背景はコロナ禍というよりも、認知症治療薬の新薬開発では期待された効果が得られなかったため、専門家の関心が非薬物療法に移っていった、というのが実情でしょう。 音楽療法をはじめ非薬物療法の論文数が急増しています。2013年のメタ分析この記事で紹介されていたメタ分析はこちら。 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23511664/ 2013年に発表された日本人の論文ですが、ちょっと古いですね。2つのメタ分析その後も系統的レビュー・メタ分析がいくつか発表されています。 代表的な２つの論文をこちらの記事で紹介しました。 https://paragraph.xyz/@smaller/dementia-music 残念ながら、いずれも効果は...
bycプレバンキングとは何か？
プレバンキングは、偽情報に触れる前に認識力を高めて「免疫」をつける手法です。本記事では、その仕組みや効果を簡潔に解説します。はじめに近年、インターネット上で流布する偽情報により、社会的混乱や不信が生じています。こうした状況に対抗する方法の一つとして注目されているのが「プレバンキング（prebunking）」です。これは、人々が偽情報に触れる前に、事前にその手口や特徴を学ぶことで、誤った情報を鵜呑みにしにくくする戦略とされています。プレバンキングの基本的な考え方プレバンキングは心理学の「予防接種理論（inoculation theory）」に基づきます。あらかじめ小規模な「誤情報の種」を提示し、その不自然さや詭弁を指摘することで、人々は後に本格的な偽情報に直面した際、批判的思考を働かせやすくなります。これにより、デマや陰謀論に流されにくくなり、情報を吟味する習慣が強化されます。研究事例と成果研究者らはプレバンキングの有効性を実験的に示しています。たとえば、Jigsaw（Google傘下の組織）はYouTube上でプレバンク動画を配信し、視聴者が後の偽情報に抵抗する力が高まることを報...
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実用的なAI医療情報検索ツールについては記事にまとめたばかりですが、さらに続々と新たなツールが実装され、進化が止まりません。大規模言語モデルは医療情報検索に使えるか大規模言語モデルによる生成AIは徐々に日常業務に浸透しつつあると感じます。 これが情報検索にも使えれば鬼に金棒、一石二鳥なのですが、残念ながらまだそこまでの能力は身につけていないようです。LLaMaChat+Perplexity学術論文などの情報検索ツールではない、大規模言語モデルによる生成AIの実力についても調べています。 引用文献を明示するPerplexityが実装には一番近い存在かと感じていました。ここでは、さらに改良されたPerplexity Labsの LLaMa Chat を試して検証してみました。 プロンプトはこちらYou are a librarian. I am a researcher searching for up-to-date medical articles from around the world. Please provide me with the relevant informa...
byc薬のかわりに音楽を
認知症の音楽療法2024年2月23日の日経新聞記事から。 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC051HJ0V00C24A2000000/大規模な臨床研究を通じて認知症や精神疾患で効果が出るエビデンス（科学的根拠）を蓄積する動きも進み、再注目の機運が高まっている。とあります。よいことです。 背景はコロナ禍というよりも、認知症治療薬の新薬開発では期待された効果が得られなかったため、専門家の関心が非薬物療法に移っていった、というのが実情でしょう。 音楽療法をはじめ非薬物療法の論文数が急増しています。2013年のメタ分析この記事で紹介されていたメタ分析はこちら。 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23511664/ 2013年に発表された日本人の論文ですが、ちょっと古いですね。2つのメタ分析その後も系統的レビュー・メタ分析がいくつか発表されています。 代表的な２つの論文をこちらの記事で紹介しました。 https://paragraph.xyz/@smaller/dementia-music 残念ながら、いずれも効果は...
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2024年2月に発表された系統的レビューによると、2型糖尿病患者に対してSGLT-2阻害薬、GLP-1受容体作動薬を投与すると、プラセボに比べて心血管疾患・全死亡が少なくなることが示されました。
参加者: 28のランダム化比較試験に参加した2型糖尿病患者（169,513人）
介入: SGLT-2阻害薬、GLP-1受容体作動薬、DPP-4阻害薬
比較: プラセボ
アウトカム: 大血管合併症および微小血管合併症の発症
研究デザイン: 系統的レビュー・メタ分析
3-point MACE（心血管死亡・非致死的心筋梗塞・非致死的脳卒中の主要心血管イベント）
SGLT-2阻害薬とGLP-1受容体作動薬では、ハザード比がそれぞれ 0.88（95% CI: 0.82-0.94）、0.85（95% CI: 0.79-0.92）と有意に低下しました。
DPP-4阻害薬では、ハザード比が 1.00（95% CI: 0.94-1.06）と低下しませんでした。
全死亡
SGLT-2阻害薬とGLP-1受容体作動薬では、ハザード比がそれぞれ 0.87（95% CI: 0.79-0.96）、0.89（95% CI: 0.83-0.95）と有意に低下しました。
DPP-4阻害薬では、ハザード比が 1.00（95% CI: 0.94-1.11）と低下しませんでした。
SGLT-2阻害薬とGLP-1受容体作動薬では、心血管疾患・全死亡のリスクを低減させました。
DPP-4阻害薬では、心血管イベント・全死亡に対して有益な効果を示しませんでした。
Kunutsor SK, Zaccardi F, Balasubramanian VG, Gillies CL, Aroda VR, Seidu S, Davies MJ, Khunti K. Glycaemic control and macrovascular and microvascular outcomes in type 2 diabetes: Systematic review and meta-analysis of cardiovascular outcome trials of novel glucose-lowering agents. Diabetes Obes Metab. 2024 May;26(5):1837-1849. doi: 10.1111/dom.15500. Epub 2024 Feb 20. PMID: 38379094.
※情報収集・要約作成にAIを活用しています。
2024年2月に発表された系統的レビューによると、2型糖尿病患者に対してSGLT-2阻害薬、GLP-1受容体作動薬を投与すると、プラセボに比べて心血管疾患・全死亡が少なくなることが示されました。
参加者: 28のランダム化比較試験に参加した2型糖尿病患者（169,513人）
介入: SGLT-2阻害薬、GLP-1受容体作動薬、DPP-4阻害薬
比較: プラセボ
アウトカム: 大血管合併症および微小血管合併症の発症
研究デザイン: 系統的レビュー・メタ分析
3-point MACE（心血管死亡・非致死的心筋梗塞・非致死的脳卒中の主要心血管イベント）
SGLT-2阻害薬とGLP-1受容体作動薬では、ハザード比がそれぞれ 0.88（95% CI: 0.82-0.94）、0.85（95% CI: 0.79-0.92）と有意に低下しました。
DPP-4阻害薬では、ハザード比が 1.00（95% CI: 0.94-1.06）と低下しませんでした。
全死亡
SGLT-2阻害薬とGLP-1受容体作動薬では、ハザード比がそれぞれ 0.87（95% CI: 0.79-0.96）、0.89（95% CI: 0.83-0.95）と有意に低下しました。
DPP-4阻害薬では、ハザード比が 1.00（95% CI: 0.94-1.11）と低下しませんでした。
SGLT-2阻害薬とGLP-1受容体作動薬では、心血管疾患・全死亡のリスクを低減させました。
DPP-4阻害薬では、心血管イベント・全死亡に対して有益な効果を示しませんでした。
Kunutsor SK, Zaccardi F, Balasubramanian VG, Gillies CL, Aroda VR, Seidu S, Davies MJ, Khunti K. Glycaemic control and macrovascular and microvascular outcomes in type 2 diabetes: Systematic review and meta-analysis of cardiovascular outcome trials of novel glucose-lowering agents. Diabetes Obes Metab. 2024 May;26(5):1837-1849. doi: 10.1111/dom.15500. Epub 2024 Feb 20. PMID: 38379094.
※情報収集・要約作成にAIを活用しています。
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