災害医療の現場で交わされる会話や外傷の画像を手がかりに、記録の作成と状況把握を支える。LFMの苦手な部分を見極めてデータを整え追加学習で補った実装力が、短期間の成果として評価された。
ハッカソンの短い期間で追加学習まで踏み込む例は多くない。KOKU AIはLFMが苦手とする部分を見極め、データを整えて埋めるという手順を踏んでおり、この実装力が受賞を支えたと考えられる。題材の選び方も噛み合っている。災害医療の現場は手も目も塞がっており、会話と画像から記録を起こすという発想には必然性がある。モデルを試すのではなく、足りない部分を測って直した姿勢が部門金賞につながったと考えられる。
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