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非侵襲Brain-to-Textで有意な精度向上

医療(医療AI、診断支援、臨床応用)

📝 これは「短信」です ― AIDBリサーチチームが独自の視点で論文を紹介する、カジュアルで読みやすいコンテンツです。

脳で思い描いた言葉を文章として取り出すことが、頭に電極を埋め込まなくても、ついに統計的に意味のあるレベルで実現したとの報告。

単語ごとの脳波から予測された候補に対して、LLMで文脈の整合性を評価する仕組みを取り入れたのがポイントだそうです
(未知の単語が出てきたとしても、LLMが前後の文脈をもとに補完)。

もちろん、現時点ではまだリアルタイム性に欠け、まだ誤りも多く、脳活動を測定する装置も大きいので日常用途に適しているとは言えません。

とはいえ、これまでの非侵襲的手法(要するに頭に侵入せずに外側から何とかするアプローチ)では達成できなかった水準の精度を初めてクリアしたという意味で注目すべき成果とのことです。

この「Brain-to-Text」は、話せなくなった人のコミュニケーションを支援する手段としても注目されています。

これまでは脳に電極を埋め込む手術を伴う方法でしか精度が出ず、実用化の大きな障壁となっていました。

📄 参照論文

Unlocking Non-Invasive Brain-to-Text

著者: Dulhan Jayalath, Gilad Landau, Oiwi Parker Jones

所属: University of Oxford

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