らふさん@医療流体解析
@laf_eng
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2024年に起業した流体シミュレーション（CFD）エンジニア/生体医療＋工業/代表取締役とサラリーマンと客員研究員&大学院生の4足の草鞋/2児の父、夫/保護犬との暮らし13年目/流体シミュレーションの投稿は研究目的の解析結果であり、特定医療機器の効果を示すものではありません。
リモートワークでほぼ田舎にいます
Joined October 2015
プレゼンスライドの文字を減らしかた？ 各スライドのタイトルと結論をワンフレーズで表現して、スライド全体の流れを作る。あとはそれを構成するための図を添えるだけ。 新卒の時、めちゃくちゃプレゼンが上手い上司に教えてもらった、今も使ってる方法。
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専門家×AIが鬼に金棒になる理由はシンプルで、自分の凹凸を正確に理解しているから。 凹はAIの一般的な集合知で埋められる。 凸では局所的な既知の解を最短で引き出す質問ができる。 どこをAIに任せ、どこを自分が握るべきかを判断できるので、仕事は10倍速くなる。
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AIは集合知に強く、一次情報には弱い。 けれどよく見てみると一次情報の中にも集合知が潜んでいる。 だから一次情報を丁寧に切り分け、集合知になり得る部分はAIの力を借りて再構築する。 こうすることで、一次情報とAIの集合知が噛み合って、より���度の高い一次情報へと化けるんだよね。
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AIの集合知でせいぜい80点までは行ける。でも仕事で求められるのは95点だったりする。 だからAIで速攻80点まで持っていって、残り15点を自分で仕上げることが大事だと思う。現段階では。
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アクセプトされた論文を紹介していただきました。大動脈解離の診療に一石を投じる内容になっています。
#EditorsChoice In this article, @IkenoYuki, Estrera, and coauthors evaluate outcomes of redo total arch replacement after initial, limited arch repair for acute type A aortic dissection. Read their results👇 https://t.co/b1oRXLyHVJ
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医学系の学会では初筆頭演者。いろんな先生たちにお声がけ頂けたのはうれしかったな～。また世界が広がりました。これを見てくれているかもしれないので、こちらでも御礼を。昨日の夜は夜でとても楽しかった。 さて、次の目的地へ。
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