Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo
Ông Kato, giám đốc phát triển AI mới của MedPeer
Generatived
4:30 4/2/25
MedPeer (Chuo-ku, Tokyo) thông báo rằng Yusuke Kato sẽ đảm nhiệm vai trò Giám đốc phát triển AI có hiệu lực từ ngày 1 tháng 2 năm 2025. Vị trí mới này là một phần trong chiến lược của công ty nhằm thúc đẩy việc triển khai công nghệ Generative AI trong lĩnh vực y tế. Kato có ý định áp dụng công nghệ AI vào ngành y tế và góp phần thực hiện sứ mệnh của công ty là "Hỗ trợ bác sĩ, giúp đỡ bệnh nhân".
Kể từ khi thành lập vào năm 2004, MedPeer đã tiếp tục đóng góp cho ngành y tế thông qua nền tảng trí tuệ tập thể của bác sĩ, "MedPeer." Trong năm tài chính kết thúc vào tháng 9 năm 2024, công ty sẽ tái cấu trúc danh mục kinh doanh và chuyển sang cấu trúc quản lý mới, với năm tài chính kết thúc vào tháng 9 năm 2025 đánh dấu năm đầu tiên của một kế hoạch trung hạn mới. Công nghệ Generative AI được định vị là sự thay đổi lớn nhất kể từ khi Internet ra đời và MedPeer sẽ tập trung vào việc áp dụng công nghệ này vào lĩnh vực y tế.
Trong khi ngành y tế được yêu cầu đảm bảo các quy định và an toàn, thì có tiềm năng lớn để tạo ra giá trị mới thông qua Generative AI. MedPeer cung cấp các dịch vụ đáp ứng nhu cầu của bác sĩ và các tổ chức y tế, đồng thời hướng đến mục tiêu đóng góp vào việc chăm sóc y tế thông qua Digital Transformation. Việc bổ nhiệm Kato sẽ chứng minh được khả năng lãnh đạo trong lĩnh vực này và hướng đến mục tiêu biến toàn bộ công ty thành "công ty AI gốc".
Sau khi tốt nghiệp Khoa Vật lý, Khoa Khoa học, Đại học Tokyo, ông Kato bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là kỹ sư tại một nhà sản xuất máy tính trong nước. Sau đó, ông lãnh đạo việc phát triển hệ thống hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh nội soi với tư cách là CTO tại AI Medical Services và đóng góp vào việc xin phê duyệt các thiết bị y tế AI. Tổng giám đốc điều hành MedPeer Naoki Goto đã đánh giá cao khả năng lãnh đạo kỹ thuật và cam kết thay đổi tổ chức của ông Kato, đồng thời đã chứng minh cam kết của mình đối với việc triển khai công nghệ y tế trên phương diện xã hội thông qua đổi mới sáng tạo mở.
Chia sẻ bài viết này:
Tin tức mới nhất
NVIDIA chia sẻ hướng dẫn thiết kế phần cứng cho LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã phát hành một hướng dẫn thiết kế phác thảo các phương pháp thực hành nhận biết phần cứng cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
Microsoft mở rộng chương trình Copilot với các đại lý dịch vụ bán hàng.
0:00 14/7/26
Microsoft đã công bố các khả năng AI hỗ trợ mới cho Microsoft 365 Copilot và Dynamics 365, giới thiệu Sales Agent và Service Agent nhằm giúp các đội ngũ bán hàng
NVIDIA nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuyển tải dữ liệu JAX Host cho chương trình đào tạo LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã trình bày cách thức giảm tải trên máy chủ (host offloading) trong JAX có thể giảm áp lực lên bộ nhớ băng thông cao của GPU trong quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ quy mô lớn.
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Chia sẻ bài viết này:
Chia sẻ bài viết này:
Danh mục
Tin tức
AI và luật/hệ thống/kinh tế/xã hội
Hãy theo dõi chúng tôi
Ngôn ngữ
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Hãy theo dõi chúng tôi
Ngôn ngữ
Tin tức mới nhất
NVIDIA chia sẻ hướng dẫn thiết kế phần cứng cho LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã phát hành một hướng dẫn thiết kế phác thảo các phương pháp thực hành nhận biết phần cứng cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
Microsoft mở rộng chương trình Copilot với các đại lý dịch vụ bán hàng.
0:00 14/7/26
Microsoft đã công bố các khả năng AI hỗ trợ mới cho Microsoft 365 Copilot và Dynamics 365, giới thiệu Sales Agent và Service Agent nhằm giúp các đội ngũ bán hàng
NVIDIA nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuyển tải dữ liệu JAX Host cho chương trình đào tạo LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã trình bày cách thức giảm tải trên máy chủ (host offloading) trong JAX có thể giảm áp lực lên bộ nhớ băng thông cao của GPU trong quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ quy mô lớn.