わたヤク@AI臨床研究
@ai_biostat
研究でAI活用したい人はフォロー｜ 論文執筆のAI活用について連載@ https://mmedici.co.jp/mmedici-library/DWxQdMdM｜ AIデータ解析講師@ mJOHNSNOW｜ AI統計ブログ:https://ai-biostat.com｜ポストは個人の見解です。
大学の講義で学生さんに活用してもらってますが、体感すごい勢いでAIリテラシーが上がってます☝️ 無料で使えるのにめちゃくちゃ多機能かつ高機能なので、AI教育のentryにとても良いですね💫
スマホ版NotebookLMなら無料アカウントでもインフォグラフィックやスライド資料が使えますね👀 PC版と同じくらい機能が充実してるのも🙆 スキマ時間の学習にフィットします。
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調べもので使う頻度は ①ChatGPTのweb検索 ---(超えられない壁)--- ②Deep Research (ChatGPT) ③Deep Research (Gemini) やっぱりスピードこそ正義。ChatGPTのピンポイントで探してきてくれる感じが最高です。 一方GeminiのDeep Researchはレポートが見にくい。背景から本題まで遠いと感じます。
名前に「+AI」と付いていますが、派生版ではなくTRIPOD（予測研究のガイドライン）の正式な後継版です。 要求ハードルが以前よりかなり上がっていて内容も難しいので、この日本語解説はありがたいですね。
先日のヘルスデータサイエンス学会で予測モデル開発のガイドラインである「TRIPOD+AI」の解説をおこないました． 実際の研究を踏まえながら，ガイドライン中の各項目との対応関係を確認しています．公平性やサンプルサイズにも焦点をあてました．ご参考になれば嬉しいです． shuntaro-sato.studio.site/blog/tripod_ai
リプも含め論文の、特にIntroductionの書き方で参考になります👀 - パラグラフライティング - 論理一貫性、論理接続詞の使い方
査読は○×をできるだけシンプルに書きたいのだ。だが、日本人の論文で往々に、採択していいのだが書き方はもう少し何とかならんかというのがある。このparagraphはleading sentenceに呼応するending sentenceが無いとかの指摘は、査読者の役割じゃないのだが。paragraph writingをしっかりしてほしい。
査読は○×をできるだけシンプルに書きたいのだ。だが、日本人の論文で往々に、採択していいのだが書き方はもう少し何とかならんかというのがある。このparagraphはleading sentenceに呼応するending sentenceが無いとかの指摘は、査読者の役割じゃないのだが。paragraph writingをしっかりしてほしい。
「正規分布でないからWilcoxon（Mann–Whitney）に」と機械的に切り替える場面について、シミュレーションで丁寧に検討されていてとても勉強になります。…
これは…👀 Welchのt検定が使いやすいってのは「生物統計学の道標」にも書いてあった気がする。
現実の（正規分布でない）データをt検定したりt検定に基づいた信頼区間を出したりすると「データが正規分布でないのでWilcoxon（Mann-Whitney）を使え」と言われることがあるらしいので、Pythonでシミュレーションしてみた okumuralab.org/~okumura/pytho…
Figure legendsに何を書くべきか悩みますよね。 特に自分で作図していると、内容を知り尽くしているが故に初見の読者に必要な情報が無意識に抜けやすい。 そんなときは、ChatGPTやGeminiに『添付したFigureのLegendsで補足すべき情報を指摘して』これだけで唸るほど適格なアドバイスをくれます。
研究デザインについて「前向き」「後ろ向き」の定義でモヤッとしたことありませんか？ 「曝露→アウトカムの順序は前向き」だけど「データは過去に記録されたものを使う」。この混乱の原因は、実は2つの定義が混在していることにあります。 ①測定の順序（曝露→アウトカムなら前向き）…
AIにハーネスを付けて乗りこなすのが肝心🖕 要件定義を作って自分の意図した解答を正確に出力させます✏️ 一度しっかりした要件定義すれば、GPTsやGEMSに記録して、いくらでも再現できます🚀…
AIへの指示で「英文校正して」だけは少しもったいない。最低限「医学論文のMethods」のように分野とセクションは指定するのがおすすめ。 分野と場所さえ伝えれば、そこに含まれるべき内容は報告ガイドライン等で規定されているため、AIは何を書くべきか（時制や定型表現含め）完璧に把握できる。
AIへの指示で「英文校正して」だけは少しもったいない。最低限「医学論文のMethods」のように分野とセクションは指定するのがおすすめ。 分野と場所さえ伝えれば、そこに含まれるべき内容は報告ガイドライン等で規定されているため、AIは何を書くべきか（時制や定型表現含め）完璧に把握できる。
この紹介ポストがバズってるんですが、是非記事の方もご覧くださいね。 大学の科研費セミナーや参考書ではなかなか知れない、web媒体だからこそのリアルな実践テクニックが学べます。 mmedici.co.jp/mmedici-librar…
科研費つよつよな人の文章はこんなにも読みやすいのか... >分析手法の方法論的な説明や学術的な妥当性の説明よりも、「なぜその手法が必要なのか」という研究目的との結びつきを明確にしてほしいと思っています。 これは自分もやりがちなミス😂
科研費などの競争的資金の申請書で、学術的重要性や手法の適切さをきちんと書くのはもちろん大事なんですが、さらに大事なのが―― 「わかりやすさ」 「見栄えのよさ」 この2点。 審査員は、年末の一か月くらいで大量の申請書をさばいています。そして、同じ区分でも専門がズレていることが多い。…
科研費つよつよな人の文章はこんなにも読みやすいのか... >分析手法の方法論的な説明や学術的な妥当性の説明よりも、「なぜその手法が必要なのか」という研究目的との結びつきを明確にしてほしいと思っています。 これは自分もやりがちなミス😂
わかる。 臨床から統計を学ぶ身として自戒の念を込めて。 x.com/OkadaYohei/sta…
統計で飯を食わせてもらってる身ではありますが、これにはいささか反対で、統計は道具にすぎません。道具を使いこなすことはもちろん大事ですが、最も大事なことは「臨床感覚と問題意識」だと思います。 その上で統計や研究の能力はとても重要だと思います。
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