#Artificial Intelligence (AI)

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人工知能（AI）は、機械、特にコンピューターシステムによる人間の知能プロセスのシミュレーションです。 これらのプロセスには、学習（情報の取得と情報を使用するためのルール）、推論（概算または明確な結論に到達するためのルールを使用）、および自己修正が含まれます。 詳細はこちら。

開発者の皆さん、こんにちは！

今年最初のプログラミング・コンテスト（USコミュニティ）の開催が決定しました！

🏆 InterSystems AI プログラミングコンテスト：ベクトル検索、生成AI、AIエージェント 🏆

期間：2025年3月17日～4月6日

賞品総額：$12,000 + Global Summit 2025 へご招待！

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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。

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前回の記事では、ICD-10 による診断のコーディングをサポートできるように開発された d[IA]gnosis アプリケーションを紹介しました。 この記事では、InterSystems IRIS for Health が、事前トレーニングされた言語モデル、そのストレージ、およびその後の生成されたすべてのベクトルの類似性の検索を通じて ICD-10 コードのリストからベクトルを生成するために必要なツールをどのように提供するかを見ていきます。

はじめに

AI モデルの開発に伴って登場した主な機能の 1 つは、RAG（検索拡張生成）という、コンテキストをモデルに組み込むことで LLM モデルの結果を向上させることができる機能です。 この例では、コンテキストは ICD-10 診断のセットによって提供されており、これらを使用するには、まずこれらをベクトル化する必要があります。

診断リストをベクトル化するにはどうすればよいでしょうか？

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ベクトルデータ型と Vector Search 機能が IRIS に導入されたことにより、アプリケーションの開発に多数の可能性が開かれました。こういったアプリケーションの例として、バレンシア保健省が AI モデルを使用した ICD-10 コーディング支援ツールを要求した公募で出品されたアプリケーションが最近私の目に留まりました。

要求されたツールのようなアプリケーションをどのように実装できるでしょうか？ 必要なものを確認しましょう。

  1. ICD-10 コードのリスト。自由テキスト内で診断を検索するための RAG アプリケーションのコンテキストとして使用します。
  2. ICD-10 コード内で相当するものを検索するためにテキストをベクトル化するトレーニング済みモデル。
  3. ICD-10 コードとテキストの取り込みとベクトル化を行うために必要な Python ライブラリ。
  4. 可能性のある診断を見つけるためのテキストを受け入れる使いやすいフロントエンド。
  5. フロントエンドから受信するリクエストのオーケストレーション。

これらのニーズに対応するために、IRIS は何を提供できるでしょうか？

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コミュニティの皆さん、こんにちは！

開発者コミュニティ AI 懸賞企画 お楽しみいただけましたか？ まだまだ改良の必要がありそうですが、DC AIを利用して何か新しい回答が得られていることを願っています。

この投稿では、優勝者を発表します！🎊（抽選の様子を動画でご紹介しています。ぜひご覧ください！）

https://www.youtube.com/embed/_4bbKTFgO58
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コミュニティの皆さん
こんにちは!

ご存知かもしれませんが、Developer Community AIがリリースされて1ヶ月以上が経ちました🎉 興味を持たれた方は、ぜひ試してみてください😁 まだの方は、ぜひお試しください！いずれにせよ、まだベータ版であるため、私たちは皆さんがこのAIについてどのように考えているかを知りたいと思っています。

皆さんの時間と労力を大切にしているので、感想をシェアしてくれたメンバーに、抽選でキュートな賞品をプレゼントします。この懸賞に参加するには、以下のガイドラインに従ってください。

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