[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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153(2): (ﾜｯﾁｮｲ 699c-G1wx) 2019/01/22(火)02:39 ID:9aIdmwSK0(3/4) AAS
前述の例はコンピュータの得意領域に限定された条件だから成績がいいだけで、
現在の公開されているAIの文献などを見る限りでは診断プログラムは人間の
一般的診断力にはほど遠い。
また診断には適切な診察が必要だが、人間ほど多種・多機能・高性能なセンサーの
開発にも時間がかかるため、人に置き換わるのは当分無理。
基本的に診断は自動運転技術の認識機能より複雑なため、実用性は推して知るべし
というところ。
より一般的に使える精度が高くて診断用途のものを作るのには、
医者をつくるのと同じで、物理学・化学・生物学に基づいた仮想世界に、
解剖・生理・薬理・病理・生化学などに基づいたモデル人間を作り、
それに内科学・外科学・小児科学・婦人科学などの知見から病態生理を当てはめ、
さらに日々の診療データで肉付けすることになると思う。
遺伝や感染症など集団の要素がある場合は、分析には複数モデルを作成することも必要。
このようにデータ量・計算量ともに膨大で今の技術ではとても作れないから、
限定された簡易版を作り、限定された範囲で補助的に活用されるのが現状。
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