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【統計分析】機械学習・データマイニング22

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>>153 > 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。
ﾛｰｶﾙﾙｰﾙ SETTING.TXT

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