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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虚弱高齢者の抗凝固薬は変えないほうがいい
2024年1月、心房細動のある高齢者に対する塞栓症予防として、ワルファリンなどのビタミンK拮抗剤（VKA）から非ビタミンK拮抗剤経口抗凝固薬（NOAC）に切り替えると、出血の合併症が69%多くなるというランダム化比較試験が発表されました。75歳以上の虚弱高齢者が対象参加者: 75歳以上でGroningen Frailty Indicatorスコアが3以上の虚弱な高齢心房細動患者 介入: ビタミンK拮抗剤から非ビタミンK拮抗剤経口抗凝固薬への切り替え 比較: ビタミンK拮抗剤の継続使用 アウトカム: 大出血または臨床的に関連する非主要出血の発生（主要アウトカム） 研究デザイン: プラグマティック多施設オープンラベルランダム化比較優越試験出血はNOACで69%多い結果:1330人がランダム割り付け対象主要アウトカムの発生率は、切り替え群で15.3％（101件）、継続群で9.4％（62件）ハザード比は1.69（95％信頼区間 1.23-2.32）血栓塞栓症はNOACで26%多い傾向主な結果は以下のとおり。血栓塞栓症の発症はNOACへ切り替えても少なくなりませんでした。 全死亡率に関して...
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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虚弱高齢者の抗凝固薬は変えないほうがいい
2024年1月、心房細動のある高齢者に対する塞栓症予防として、ワルファリンなどのビタミンK拮抗剤（VKA）から非ビタミンK拮抗剤経口抗凝固薬（NOAC）に切り替えると、出血の合併症が69%多くなるというランダム化比較試験が発表されました。75歳以上の虚弱高齢者が対象参加者: 75歳以上でGroningen Frailty Indicatorスコアが3以上の虚弱な高齢心房細動患者 介入: ビタミンK拮抗剤から非ビタミンK拮抗剤経口抗凝固薬への切り替え 比較: ビタミンK拮抗剤の継続使用 アウトカム: 大出血または臨床的に関連する非主要出血の発生（主要アウトカム） 研究デザイン: プラグマティック多施設オープンラベルランダム化比較優越試験出血はNOACで69%多い結果:1330人がランダム割り付け対象主要アウトカムの発生率は、切り替え群で15.3％（101件）、継続群で9.4％（62件）ハザード比は1.69（95％信頼区間 1.23-2.32）血栓塞栓症はNOACで26%多い傾向主な結果は以下のとおり。血栓塞栓症の発症はNOACへ切り替えても少なくなりませんでした。 全死亡率に関して...
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PubMedリンクで必ず表示されるこの画像。
みなさん、もう見慣れたでしょうか。
ここに何が書いてあるのか、気になっていませんか？
As a library, the National Library of Medicine (NLM) provides access to scientific literature. Inclusion in an NLM database does not imply endorsement of, or agreement with, the contents by NLM or the National Institutes of Health.
日本語訳してみます。
国立医学図書館（NLM）は図書館として、科学文献へのアクセスを提供しています。NLMのデータベースへの収録は、NLMまたは国立衛生研究所による内容の承認や同意を意味するものではありません。
PubMedは米国NIH（National Institutes of Health、国立衛生研究所）の一部門である NLM（National Library of Medicine、国立医学図書館）が運営・管理する医学関連のデータベースです。
PubMedに収載されても、米国NIHやNLMが内容を承認しているということではありませんよ、という警告文となっているんですね。
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
ついでに、この画像でChatGPT4に質問してみました。
回答は以下のとおり。
この画像は、PubMedというウェブサイトに関連したプロモーショナルな内容を含んでいます。PubMedは、生命科学と医学に関する文献を検索できる無料の検索エンジンで、米国国立医学図書館（NLM）が運営しています。画像には、ライブラリとしての国立医学図書館の役割について説明されており、科学的な文献へのアクセスを提供していることが記されています。
さらに、NLMのデータベースに含まれることが、その内容に対する国立衛生研究所（National Institutes of Health、NIH）の支持や合意を意味するものではないことを述べています。これは、掲載された研究や情報が厳密なピアレビューを経ているわけではないことを示唆しており、利用者が自身で内容の正確性を評価する必要があることを強調しています。
画像には二人の人物がラップトップを共有しながら何かを見ているシーンが描かれており、共同で研究文献を調べる様子を想像させます。背景には図書館の本棚が見え、学術的な環境を連想させます。全体として、この画像はPubMedを通じて科学的リテラチャーにアクセスし、情報を共有し学ぶ人々の姿を象徴していると言えるでしょう。
ChatGPT4
そういうことですね。
もう、画像のまま質問したほうが早かったですね。
※情報収集にAIを活用しています。
PubMedリンクで必ず表示されるこの画像。
みなさん、もう見慣れたでしょうか。
ここに何が書いてあるのか、気になっていませんか？
As a library, the National Library of Medicine (NLM) provides access to scientific literature. Inclusion in an NLM database does not imply endorsement of, or agreement with, the contents by NLM or the National Institutes of Health.
日本語訳してみます。
国立医学図書館（NLM）は図書館として、科学文献へのアクセスを提供しています。NLMのデータベースへの収録は、NLMまたは国立衛生研究所による内容の承認や同意を意味するものではありません。
PubMedは米国NIH（National Institutes of Health、国立衛生研究所）の一部門である NLM（National Library of Medicine、国立医学図書館）が運営・管理する医学関連のデータベースです。
PubMedに収載されても、米国NIHやNLMが内容を承認しているということではありませんよ、という警告文となっているんですね。
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
ついでに、この画像でChatGPT4に質問してみました。
回答は以下のとおり。
この画像は、PubMedというウェブサイトに関連したプロモーショナルな内容を含んでいます。PubMedは、生命科学と医学に関する文献を検索できる無料の検索エンジンで、米国国立医学図書館（NLM）が運営しています。画像には、ライブラリとしての国立医学図書館の役割について説明されており、科学的な文献へのアクセスを提供していることが記されています。
さらに、NLMのデータベースに含まれることが、その内容に対する国立衛生研究所（National Institutes of Health、NIH）の支持や合意を意味するものではないことを述べています。これは、掲載された研究や情報が厳密なピアレビューを経ているわけではないことを示唆しており、利用者が自身で内容の正確性を評価する必要があることを強調しています。
画像には二人の人物がラップトップを共有しながら何かを見ているシーンが描かれており、共同で研究文献を調べる様子を想像させます。背景には図書館の本棚が見え、学術的な環境を連想させます。全体として、この画像はPubMedを通じて科学的リテラチャーにアクセスし、情報を共有し学ぶ人々の姿を象徴していると言えるでしょう。
ChatGPT4
そういうことですね。
もう、画像のまま質問したほうが早かったですね。
※情報収集にAIを活用しています。
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